Development of a Microsimulation Model to Project the Future Prevalence of Childhood Cancer in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundEstimates of the future prevalence of childhood cancer are informative for health system planning but are underutilized. We describe the development of a pediatric oncology microsimulation model for prevalence (POSIM-Prev) and illustrate its application to produce projections of incidence, survival, and limited-duration prevalence of childhood cancer in Ontario, Canada, until 2040.MethodsPOSIM-Prev is a population-based, open-cohort, discrete-time microsimulation model. The model population was updated annually from 1970 to 2040 to account for births, deaths, net migration, and incident cases of childhood cancer. Prevalent individuals were followed until death, emigration, or the last year of simulation. Median population-based outcomes with 95% credible intervals (CrIs) were generated using Monte Carlo simulation. The methodology to derive model inputs included generalized additive modeling of cancer incidence, parametric survival modeling, and stochastic population forecasting. Individual-level data from provincial cancer registries for years 1970 to 2019 informed cancer-related model inputs and internal validation.ResultsThe number of children (aged 0-14 y) diagnosed with cancer in Ontario is projected to rise from 414 (95% CrI: 353-486) in 2020 to 561 (95% CrI: 481-653) in 2039. The 5-y overall survival rate for 2030-2034 is estimated to reach 90% (95% CrI: 88%-92%). By 2040, 24,088 (95% CrI: 22,764-25,648) individuals with a history of childhood cancer (diagnosed in Ontario or elsewhere) are projected to reside in the province. The model accurately reproduced historical trends in incidence, survival, and prevalence when validated.ConclusionsThe rising incidence and prevalence of childhood cancer will create increased demand for both acute cancer care and long-term follow-up services in Ontario. The POSIM-Prev model can be used to support long-range health system planning and future health technology assessments in jurisdictions that have access to similar model inputs.HighlightsThis article describes the development of a population-based, discrete-time microsimulation model that can simulate incident and prevalent cases of childhood cancer in Ontario, Canada, until 2040.Use of an open cohort framework allowed for estimation of the potential impact of net migration on childhood cancer prevalence.In addition to supporting long-term health system planning, this model can be used in future health technology assessments, by providing a demographic profile of incident and prevalent cases for model conceptualization and budget impact purposes.This modeling framework is adaptable to other jurisdictions and disease areas where individual-level data for incidence and survival are available.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».