Real-world cost-effectiveness of multi-gene panel sequencing to inform therapeutic decisions for advanced non-small cell lung cancer: a population-based study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Multi-gene panel sequencing streamlines treatment selection for advanced non-small cell lung cancer (NSCLC). Implementation continues to be uneven across jurisdictions, partly due to uncertain clinical and economic impacts. In British Columbia (BC), Canada, the public healthcare system reimbursed a multi-gene panel in September 2016. This study determined the population-level cost-effectiveness of publicly reimbursed multi-gene panel sequencing compared to single-gene testing for advanced NSCLC. Methods: Our population-based retrospective study design used patient-level linked administrative health databases. We considered adult BC residents with a panel-eligible lung cancer diagnosis between September 2016 and December 2018. Using a machine learning approach, we conducted 1:1 genetic algorithm matching of recipients receiving multi-gene panel sequencing to controls receiving single-gene testing, maximising balance on observed demographic and clinical characteristics. Following matching, we estimated mean three-year survival time and costs (public healthcare payer perspective; 2021 CAD) and calculated the incremental net monetary benefit (INMB) for life-years gained (LYG) at conventional willingness-to-pay thresholds using inverse probability of censoring weighted linear regression and nonparametric bootstrapping. Findings: We matched 858 panel-eligible advanced NSCLC patients to controls, achieving balance for the 16 included covariates. Average test turnaround times were 18.6 days for multi-gene panel sequencing and 7.0 days for single-gene testing. After matching, mean incremental costs were $3529 (95% CI: -$4268, $10,942) and mean incremental LYG were 0.08 (95% CI: -0.04, 0.18). Among the 1000 bootstrap samples, 14.5% had lower costs and increased survival and 78.6% had higher costs and increased survival. The INMB was $523 (95% CI: -$6256, $7023) at $50,000/LYG, with a 57.5% probability of being cost-effective, and $4575 (95% CI: -$5468, $14,064) at $100,000/LYG, with an 84.0% probability of being cost-effective. Interpretation: Using population-based real-world data, we found a moderate to high probability that panel-based testing to inform targeted treatment for NSCLC would be cost-effective at higher thresholds. Funding: This research was supported by Genome British Columbia/Genome Canada (G05CHS) and the Terry Fox Research Institute.
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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 | 0,010 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».