Modeling Population-Level Impacts of Cell-Free DNA Screening for Colorectal Cancer in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Importance: Cell-free DNA (cfDNA) testing is an emerging approach for colorectal cancer screening that has been approved in the US. The impact of cfDNA testing in the Canadian setting, assuming adherence mirroring prior real-world cfDNA work and assay performance from a Guardant Health study, is unknown. Objective: To estimate how cfDNA screening impacts clinical and economic outcomes in Canada compared with existing screening approaches (fecal immunochemical testing [FIT] or colonoscopies). Design, Setting, and Participants: The OncoSim-Colorectal model (version 3.6.5.7) was used to simulate participation, relative effectiveness, and cost of introduction of cfDNA tests every 3 years. A population of 32 million Canadians were simulated and examined for outcomes and costs between 2024 and 2092. Exposures: Screening with colonoscopy, FIT, or cfDNA. Main Outcomes and Measures: Screen-detected colorectal cancer cases, deaths, health-adjusted person-years, potential years of life lost, and cost of cancer screening and management were examined. Results: Under higher participation, cfDNA detected 393 087 cases of colorectal cancer between 2024 and 2092 compared with 156 009 cases in the FIT scenario, and cfDNA reduced overall mortality by 121 383 deaths compared with current predictions with FIT. Linear regression models indicated that approximately 78% participation with 80% adherence or 69% participation with 100% adherence to cfDNA screening would be required to reduce deaths below the levels achieved by colonoscopy testing. Higher costs were associated with cfDNA testing, where each health-adjusted person-year had a cost of CAD $234.80 (US $164.06), and 0.025 deaths were averted per CAD $100 000 (US $69 874) additional dollars spent compared with FIT testing. When cfDNA testing was modeled with the same participation as FIT testing (43%), there was worse overall population impact (eg, greater number of deaths), emphasizing the importance of high participation for cfDNA testing to improve outcomes. Conclusions and Relevance: This study suggests that cfDNA testing could result in increased detection of colorectal cancer and reduced mortality if higher participation than reported in previous studies is achieved at the population level. Patient input on acceptance of blood-based vs stool-based screening may help inform real-world implementation.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».