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Enregistrement W4416815664

DNA Methylation-Based Classification for Central Nervous System Tumours: A Health Technology Assessment.

2025· review· en· W4416815664 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClassifier (UML)Central nervous systemDNADiagnostic testDna testing
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Central nervous system (CNS) tumours occur when abnormal cells form in the tissues of the brain and/or spinal cord. Conventional testing for CNS tumour classification involves histopathological evaluation and molecular markers. More recently, DNA methylation-based classifier tests are being used as an adjunct tool in addition to conventional tests to help with CNS tumour classification. We conducted a health technology assessment of DNA methylation-based classifier tests for CNS tumours, which included an evaluation of effectiveness, cost-effectiveness, and budget impact of publicly funding DNA methylation-based classifier tests for CNS tumours. After considering the likely effects of testing on the patient experience, we determined not to perform an analysis of patient preferences and values. Methods: We performed a systematic literature search of the clinical evidence. We assessed the risk of bias of each included study using the Risk of Bias Assessment Tool for Nonrandomized Studies (RoBANS) and the quality of the body of evidence according to the Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation (GRADE) Working Group criteria.We performed a systematic economic literature search and developed a decision-analytic model to evaluate the cost-effectiveness of using DNA methylation-based classifier tests. We also analyzed the budget impact of publicly funding DNA methylation-based classifier tests. All costs were expressed in 2024 CAD. Results: We included 38 studies in the clinical evidence review. Compared with conventional testing alone, DNA methylation-based classifier tests are an adjunct tool that may improve CNS tumour classification (GRADE: Moderate). The tests may improve downstream patient outcomes, although the evidence is very uncertain (GRADE: Very low). Unclassifiable test results may increase time to treatment, but the evidence is very uncertain (GRADE: Very low).We did not identify any studies that met the inclusion criteria for our economic literature review. We estimated that there were about 716 patients with challenging diagnostic primary CNS tumours in Ontario each year. The cost of clinical-based DNA methylation profiling for CNS tumours was $1,500 per patient. The annual incremental costs of second-tier DNA methylation classifier tests (after the use of conventional test) would be $1,074,738 for all challenging diagnostic cases, and DNA methylation-based classifier tests improved the diagnosis for 195 patients. The incremental cost-effectiveness ratio (ICER; i.e., the incremental cost per case with an improvement in primary CNS tumour classification) was $5,521. Scenario analyses showed that for children aged 0 to 14 years, the ICER was reduced to $2,683. Publicly funding second-tier DNA methylation-based classifier testing for challenging diagnostic cases of primary CNS tumours would result in a budget increase of about $1 million per year, with total additional costs of about $5.4 million over 5 years to test 3,600 patients. The budget increase for funding subgroup populations (e.g., children, patients with malignant tumours) would be smaller. If DNA methylation-based classifiers are used as first-tier tests for all patients with newly diagnosed primary CNS tumours, the additional funding costs would be about $4 million per year, with total additional funding costs of about $21 million over the initial 5-year period. Conclusions: DNA methylation-based classifier tests are an adjunct tool that may improve CNS tumour classification compared with conventional testing alone. Given that there are no empirical willingness-to-pay thresholds for an improvement in primary CNS tumour classification, the cost-effectiveness of DNA methylation-based classifier cannot be determined. Publicly funding second-tier DNA methylation-based classifier tests for challenging diagnostic primary CNS tumours would result in a total budget increase of about $5.4 million over 5 years. Public funding DNA methylation-based classifiers as first-tier tests for all patients with newly diagnosed primary CNS tumours would result in total budget increase of around $21 million over the next 5 years.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,087
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,259
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,461

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0870,259
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,019
Bibliométrie0,0210,014
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,078
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,294 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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