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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».