On All Accounts: Cost-Effectiveness Analysis of Limited Preoperative Optimization Efforts Before Colon Cancer Surgery
Authors: Leeds Ira L. , Drabo Emmanuel F. , Lehmann Lisa Soleymani , Safar Bashar , Johnston Fabian M. 
Published: February 2021

BACKGROUND:

Reports suggest that preoperative optimization of a patient’s serious comorbidities is associated with a reduction in postoperative complications.

OBJECTIVE:

The purpose of this study was to assess the cost and benefits of preoperative optimization, accounting for total costs associated with postoperative morbidity.

DESIGN:

This study is a decision tree cost-effectiveness analysis with probabilistic sensitivity analysis (10,000 iterations).

SETTING:

This is a hypothetical scenario of stage II colon cancer surgery.

PATIENT:

The simulated 65-year-old patient has left-sided, stage II colon cancer.

INTERVENTION:

Focused preoperative optimization targets high-risk comorbidities.

OUTCOMES:

Total discounted (3%) economic costs (US $2018), effectiveness (quality-adjusted life-years), incremental cost-effectiveness ratio (incremental cost-effectiveness ratio, cost/quality-adjusted life-years gained), and net monetary benefit.

RESULTS:

We calculated the per individual expected health care sector total cost of preoperative optimization and sequelae to be $12,395 versus $15,638 in those not optimized (net monetary benefit: $1.04 million versus $1.05 million). A nonoptimized patient attained an average 0.02 quality-adjusted life-years less than one optimized. Thus, preoperative optimization was the dominant strategy (lower total costs; higher quality-adjusted life-years). Probabilistic sensitivity analysis demonstrated 100% of simulations favoring preoperative optimization. The breakeven cost of optimization to remain cost-effective was $6421 per patient.

LIMITATIONS:

Generalizability must account for the lack of standardization among existing preoperative optimization efforts, and decision analysis methodology provides guidance for the average patient or general population, and is not patient-specific.

CONCLUSIONS:

Although currently not comprehensively reimbursed, focused preoperative optimization may reduce total costs of care while also reducing complications from colon cancer surgery. See Video Abstract at
http://links.lww.com/DCR/B494
.

EN TODO CASO: ANÁLISIS DE RENTABILIDAD DE LOS ESFUERZOS LIMITADOS DE OPTIMIZACIÓN PREOPERATORIA ANTES DE LA CIRUGÍA DE CÁNCER DE COLON

ANTECEDENTES:

Los informes sugieren que la optimización preoperatoria de las comorbilidades graves de un paciente se asocia con una reducción de las complicaciones postoperatorias.

OBJETIVO:

El propósito de este estudio fue evaluar el costo y los beneficios de la optimización preoperatoria, teniendo en cuenta los costos totales asociados con la morbilidad postoperatoria.

DISEÑO:

Análisis de costo-efectividad de árbol de decisión con análisis de sensibilidad probabilístico (10,000 iteraciones).

AJUSTE ENTORNO CLINICO:

Escenario hipotético Cirugía de cáncer de colon en estadio II.

PACIENTE:

Paciente simulado de 65 años con cáncer de colon en estadio II del lado izquierdo.

INTERVENCIÓN:

Optimización preoperatoria enfocada dirigida a comorbilidades de alto riesgo.

RESULTADOS:

Costos económicos totales descontados (3%) (US $ 2018), efectividad (años de vida ajustados por calidad [AVAC]), relación costo-efectividad incremental (ICER, costo / AVAC ganado) y beneficio monetario neto (NMB).

RESULTADOS:

Calculamos que el costo total esperado por sector de atención médica individual de la optimización preoperatoria y las secuelas es de $ 12,395 versus $ 15,638 en aquellos no optimizados (NMB: $ 1.04 millones versus $ 1.05 millones, respectivamente). Un paciente no optimizado alcanzó un promedio de 0.02 AVAC menos que uno optimizado. Por lo tanto, la optimización preoperatoria fue la estrategia dominante (menores costos totales; mayores AVAC). El análisis de sensibilidad probabilístico demostró que el 100% de las simulaciones favorecían la optimización preoperatoria. El costo de equilibrio de la optimización para seguir siendo rentable fue de $ 6,421 por paciente.

LIMITACIONES:

La generalización debe tener en cuenta la falta de estandarización entre los esfuerzos de optimización preoperatorios existentes y esa metodología de análisis de decisiones proporciona una guía para el paciente promedio o la población general, no específica del paciente.

CONCLUSIONES:

Si bien actualmente no se reembolsa de manera integral, la optimización preoperatoria enfocada puede reducir los costos totales de la atención y al mismo tiempo reducir las complicaciones de la cirugía de cáncer de colon. Consulte Video Resumen en http://links.lww.com/DCR/B494