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Enregistrement W4387871549 · doi:10.1200/jco.23.00930

Cost-Utility Analysis of Geriatric Assessment and Management in Older Adults With Cancer: Economic Evaluation Within 5C Trial

2023· article· en· W4387871549 sur OpenAlexafffundabout
Yeva Sahakyan, Qixuan Li, Shabbir M.H. Alibhai, Martine Puts, Shant Torkom Yeretzian, Mohammed Rashidul Anwar, Sarah Brennenstuhl, Bianca McLean, Fay J. Strohschein, George Tomlinson, Aria Wills, Lusine Abrahamyan

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensAlberta HealthUniversity Health NetworkToronto General HospitalUniversity of TorontoUniversity of CalgaryAlberta Health Services
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAlberta Health Services
Mots-clésMedicineGuidelineQuality-adjusted life yearRandomized controlled trialCost–utility analysisCost-effectiveness analysisHealth careQuality of life (healthcare)Cost effectivenessDemographyGerontologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Geriatric assessment (GA) is a guideline-recommended approach to optimize cancer management in older adults. We conducted a cost-utility analysis alongside the 5C randomized controlled trial to compare GA and management (GAM) plus usual care (UC) against UC alone in older adults with cancer. METHODS: The economic evaluation, conducted from societal and health care payer perspectives, used a 12-month time horizon. The Canadian 5C study randomly assigned patients to receive GAM or UC. Quality-adjusted life-years (QALYs) were measured using the EuroQol five dimension-5L questionnaire and health care utilization using cost diaries and chart reviews. We evaluated the incremental net monetary benefit (INMB) for the full sample and preselected subgroups. RESULTS: A total of 350 patients were included, of whom 173 received GAM and 177 UC. At 12 months, the average QALYs per patient were 0.728 and 0.751 for GAM and UC, respectively (ΔQALY, -0.023 [95% CI, -0.076 to 0.028]). Considering a societal perspective, the total average costs (in 2021 Canadian dollars) per patient were $46,739 and $45,177 for GAM and UC, respectively (ΔCost, $1,563 [95% CI, -$6,583 to $10,403]). At a cost-effectiveness threshold of $50,000/QALY, GAM was not cost-effective compared with UC (INMB, -$2,713 [95% CI, -$11,767 to $5,801]). The INMB was positive ($2,984 [95% CI, -$7,050 to $14,179]; probability of being cost-effective, 72%) for patients treated with curative intent, but remained negative for patients treated with palliative intent (INMB, -$9,909 [95% CI, -$24,436 to $4,153]). Findings were similar considering a health care payer perspective. CONCLUSION: To our knowledge, this is the first cost-utility analysis of GAM in cancer. GAM was cost-effective for patients with cancer treated with curative but not with palliative intent. The study provides further considerations for future adoption of GAM in practice.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,006
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,173
Tête enseignante GPT0,536
Écart entre enseignants0,363 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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