Cost-Effectiveness Analysis Comparing Biopsy in Advance of Ablation with Concurrent Biopsy and Ablation for Small Renal Masses Measuring 1–3 cm
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To analyze the cost effectiveness of performing a renal mass biopsy in advance of ablation or concurrently with a percutaneous ablation procedure for the management of small renal masses (SRMs). MATERIALS AND METHODS: A decision-analytic model was developed with a cohort of 65-year-old male patients with an incidental, unilateral 1-3 cm SRM. A decision tree modeled the first year of clinical intervention, after which patients entered a Markov model with a lifetime horizon. Patients were assumed to be treated in accordance with established clinical practice guidelines, including surveillance, repeat ablation for recurrence, and systemic therapy for metastasis. Healthcare cost and utility values were determined from published literature or local hospital estimates, discounted at 1.5%. Total lifetime costs were calculated from the perspective of a Canadian healthcare payer and converted to 2022 Canadian dollars (C$). The primary outcome was incremental cost-effectiveness ratio (ICER) at a willingness-to-pay threshold of C$50,000 per quality-adjusted life year (QALY) gained. The secondary outcome was ICER at a willingness-to-pay threshold of C$50,000 per life year (LY) gained. RESULTS: Concurrent biopsy and ablation resulted in a gain of 16.4 quality-adjusted days, at an incremental cost of $386, with an ICER of C$8,494/QALY. The concurrent strategy was the dominant strategy for a prevalence of benign mass of <5%. Sequential biopsy and ablation was only cost-effective when LYs were not quality-adjusted and ablation cost was >C$4,300 or benign mass prevalence was >28%. CONCLUSIONS: Concurrent biopsy and ablation is cost-effective relative to pretreatment diagnostic biopsy for management of incidental SRMs.
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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 | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».