Cost-Effectiveness of the ACR TIRADS Compared to the ATA 2015 Risk Stratification Systems in the Evaluation of Incidental Thyroid Nodules
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE AND OBJECTIVES: Thyroid nodules are a common incidental imaging finding and prone to overdiagnosis. Several risk stratification systems have been developed to reduce unnecessary work-up, with two of the most utilized including the American Thyroid Association 2015 (ATA2015) and the newer American College of Radiology Thyroid Imaging, Reporting and Data System (TIRADS) guidelines. The purpose of this study is to evaluate the cost-effectiveness of the ATA2015 versus the TIRADS guidelines in the management of incidental thyroid nodules. METHODS: A cost-utility analysis was conducted using decision tree modeling, evaluating adult patients with incidental thyroid nodules < 4 cm. Model inputs were populated using published literature, observational data, and expert opinion. Single-payer perspective, Canadian dollar currency, five-year time horizon, willingness to pay (WTP) threshold of $50,000, and discount rate of 1.5% per annum were utilized. Scenario, deterministic and probabilistic sensitivity analyses were performed. The primary outcome was the incremental cost-effectiveness ratio (ICER) expressed as incremental cost per quality-adjusted life year (QALY) gained. RESULTS: For the base case scenario, TIRADS dominated the ATA2015 strategy by a slim margin, producing 0.005 more QALYs at $25 less cost. Results were sensitive to the malignancy rate of biopsy and the utilities of a patient with a benign nodule/subclinical malignancy or under surveillance. Probabilistic sensitivity analysis showed that TIRADS was the more cost-effective option 79.7% of the time. CONCLUSION: The TIRADS guidelines may be the more cost-effective strategy by a small margin compared to ATA2015 in most scenarios when used to risk stratify incidental thyroid nodules.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».