ECONOMIC EVALUATION OF HER2 TARGETED BREAST CANCER THERAPY
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives: Economic evaluation and decision analysis provide a framework to evaluate incremental costs and effects associated with alternative health interventions. These methods can also be used as a tool to evaluate alternative clinical behaviours or practice patterns. The objective of this thesis was to investigate the impact of current Canadian practices in human epidermal growth factor receptor-2 (HER2) testing to target trastuzumab in early-stage breast cancer (BC). Methods: Project 1: A systematic review of previous trastuzumab and HER2 testing economic analyses was conducted to identify methodological gaps and key lessons. Project 2: A population-level, retrospective cohort was studied to determine HER2 testing and trastuzumab treatment patterns in Ontario early-stage BC patients. Project 3: A cost-utility analysis of alternative test-treat strategies was conducted using a Markov model of BC calibrated to the Canadian setting, and incorporating Project 2 findings. Results: Project 1: Previous economic evaluations demonstrated that HER2 test accuracy and sequencing were key considerations when modelling the cost-effectiveness of trastuzumab treatment. Consideration of local testing and treatment practices was lacking. Project 2: HER2 testing and treatment practice differed from guidelines, where documentation was available. Only 88% of equivocal results were confirmed, while 57% of HER2 positive patients received trastuzumab. Project 3: Calibration of the BC model minimised gaps between trial-based survival and expected Canadian survival patterns. Deviations from guidelines in practice suggest that primary testing with fluorescence in situ hybridization (FISH) would produce greater health gains at a reduced cost vs. primary immunohistochemistry with FISH confirmation. This finding was more apparent as the prevalence of HER2 positive disease increased. Introduction of newer in situ hybridisation tests may be cost-effective as well. Conclusions: Practice deviations from guidelines are an important consideration when modelling the cost-effectiveness of trastuzumab therapy. Underlying local disease progression and prevalence can also significantly impact outcomes.
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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 | 0,027 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».