Cost-Utility of Geriatric Assessment and Management in Older Adults With Cancer: Model-Based Economic Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Geriatric assessment and management (GAM) is a guideline-recommended strategy for optimizing cancer management among older adults. A recent cost-utility analysis of the Canadian 5C randomized controlled trial (RCT) found GAM to be cost effective for selected groups. This study aimed to assess the cost-utility of GAM plus usual care (UC) versus UC alone in older adults with cancer using a decision model and best available evidence from four international RCTs-GAIN, GAP70, INTEGERATE, and 5C. METHODS: For the model, we used pooled data from four RCTs and peer-reviewed literature. Deterministic and probabilistic analyses were performed from the Canadian health care payer perspective, applying a 6-month time horizon. Sensitivity analyses included per-trial scenario analyses, 1-year time horizon, and US health care payer perspective. We reported costs per quality-adjusted life year (QALY) and incremental net monetary benefit (INMB). RESULTS: The base-case analysis indicated that GAM had an INMB of $599 in Canadian dollars (CAD; 95% credibility interval, -$3,428 to $4,742) with 60.9% probability of being cost effective at a threshold of $50,000 (CAD) per QALY. Trial-specific results varied, with the GAP70 and INTEGERATE trials yielding positive INMB ($2,231 [CAD] and $2,104 [CAD], respectively), suggesting cost-effectiveness, whereas 5C and GAIN resulted in negative INMB (-$489 [CAD] and -$234 [CAD], respectively). Chemotherapy and hospitalization costs were the main driver of costs in both strategies. CONCLUSION: GAM is overall cost effective, with results varying across trial scenarios due to differences in chemotherapy dose intensity, hospitalization rates, and associated costs. Future research should prioritize identifying optimal core GAM components, delivery mode, and patient selection criteria to enhance its effectiveness and cost-effectiveness.
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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 | 0,016 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».