Long‐term outcomes in virtual surgical planning for mandibular reconstruction: A cost‐effectiveness analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study is an economic evaluation comparing virtual surgical planning (VSP) utilization to free hand mandibular reconstruction (FHR) for advanced oral cavity cancer, for which the cost effectiveness remains poorly understood. The proposed clinical benefits of VSP must be weighed against the additional upfront costs. METHODS: A Markov decision analysis model was created for VSP and FHR based on literature review and institutional data over a 35-year time horizon. Model parameters were derived and averaged from systematic review and institutional experience. VSP cost and surgical time saving was incorporated. We accounted for long-term risks including cancer recurrence and hardware failure/exposure. We calculated cost in US dollars and effectiveness in quality-adjusted-life-years (QALYs). A health care perspective was adopted, discounting costs and effectiveness at 3%/year. Deterministic and probabilistic sensitivity analyses tested model robustness. RESULTS: In the base case scenario, total VSP strategy cost was $49,498 with 8.37 QALYs gained while FHR cost was $42,478 with 8.27 QALY gained. An incremental cost-effectiveness ratio (ICER), or the difference in cost/difference in effectiveness, for VSP was calculated at $68,382/QALY gained. VSP strategy favorability was sensitive to variations of patient age at diagnosis and institutional VSP cost with one-way sensitivity analysis. VSP was less economically favorable for patients >75.5 years of age or for institutional VSP costs >$10,745. In a probabilistic sensitivity analysis, 55% of iterations demonstrated an ICER value below a $100,000/QALY threshold. CONCLUSIONS/RELEVANCE: VSP is economically favorable compared to FHR in patients requiring mandibular reconstruction for advanced oral cancer, but these results are sensitive to the patient's age at diagnosis and the institutional VSP cost. Our results do not suggest if one "should or should not" use VSP, rather, emphasizes the need for patient selection regarding which patients would most benefit from VSP when evaluating quality of life and long-term complications. Further studies are necessary to demonstrate improved long-term risk for hardware failure/exposure in VSP compared to FHR.
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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 | 0,011 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».