Cost-Effectiveness of Regular Surveillance Versus Endoscopy at Need for Patients With Barrett’s Esophagus: Economic Evaluation Alongside the Barrett’s Oesophagus Surveillance Study (BOSS) Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND & AIMS: The Barrett's Oesophagus Surveillance Study (BOSS) was the first randomized study of surveillance. This study reports the costs and quality of life outcomes from the BOSS trial and models the outcomes and cost-effectiveness of surveillance beyond the follow-up period of the BOSS study. This trial showed similar stages and rates of esophageal cancer in both arms, but the regular surveillance arm did identify more high-grade dysplasia after a median of 12.8 years follow-up. METHODS: We used a decision tree model based on results from BOSS to conduct a cost-effectiveness analysis of costs and quality-adjusted life years (QALYs). A Markov model was used to extrapolate costs and outcomes over a further 10 years after the trial had ended, representing a 22.8-year time horizon. The proportion with high-grade dysplasia and QALYs was derived from the randomized trial. RESULTS: The total costs associated with 2-yearly surveillance was $5309 vs $3182 in the at-need arm. Total QALYs in the 2-yearly endoscopy arm were 8.647 compared with 8.629 in the at-need arm. Compared with at-need endoscopy, 2-yearly surveillance costs $115,563/QALY gained. In the sensitivity analyses around assumptions on the proportion of high-grade dysplasia that is undetected in the at-need endoscopy arm, surveillance had an incremental cost effectiveness ratio of $94,513/QALY for the best-case and $146,272/QALY for the worst-case scenario. CONCLUSION: Barrett's esophagus surveillance every 2 to 3 years is unlikely to be a cost-effective strategy. Guidelines should take this into account when deciding surveillance intervals.
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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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».