A cost effectiveness analysis to compare mastectomy versus lumpectomy using a fuzzy approach

Abstract

Meme kanseri çoğu ülkede en yaygın olan kanser türüdür. Meme kanserinin tedavisibirçok faktöre bağlıdır. Erken evre meme kanseri hastaları belirli şartlar altında memedokusunun çıkarılması (mastektomi) ya da meme koruyucu cerrahi (lumpektomi)yöntemlerinden birini seçebilir. Lumpektomi ve sonrasında uygulanan ışın tedavisi ilemastektominin sağ kalım oranları eşittir fakat hastaların duygusal, sosyal ve fizikselhallerini etkileyen yaşam kaliteleri arasında önemli bir fark vardır. Bu çalışmanınamacı Mastektomi ve Lumpektomi operasyonlarını hastaların operasyon sonrasıtedavilerini, tedavi maliyetlerini ve hastaların memnuniyetini dikkate alarak maliyetetkinlik analizi ile değerlendirmektir. Ameliyat sonrasında hastaların klinik geçmişiniözetleyen bir karar ağacı oluşturulmuştur. Modeli tanımlarken geçiş olasılıkları veyaşam kaliteleri kullanılmıştır. Maliyetlerin ve sağlık durumunun zamana bağlıdeğişkenliği sebebiyle düzensiz verileri değerlendirmek için güçlü bir karar aracı olanbulanık küme maliyet etkinlik oranı önerilmiştir. Gerekli veriler hastane kayıtlarından,TUIK veri tabanından ve yazılı kaynaklardan elde edilmiştir.Anahtar kelimeler: Maliyet etkinlik analizi, Bulanık küme yaklaşımı, Meme kanseri

Breast cancer is the most common cancer for women in many countries. Treatmentchoice for breast cancer depends on many factors. Under certain circumstances, peoplewith early stage breast cancer have the opportunity to choose between total removal ofa breast (Mastectomy) and breast-conserving surgery (Lumpectomy) followed byRadiation Therapy (RT). Overall survival chance with lumpectomy plus RT is sameas with mastectomy but there are important differences in patient's quality of life(QOL) which affects all emotional, social, and physical aspects of the individual's life.One of the main goals of this study is to evaluate the Cost-Effectiveness Analysis(CEA) of Mastectomy and Lumpectomy operations in breast cancer patients takinginto consideration adjuvant therapies in periods, monetary units and patient'ssatisfaction. A Decision Tree was constructed to project the clinical history of breastcarcinoma following surgery. Then, health states used in the model were characterizedby transition probabilities and utilities for QOL. In order to capture both costsuncertainty and variation of health benefits over time we recommend a fuzzy costeffectivenessratio that will be a powerful tool for decision making, and to handle andmanipulate imprecise and noisy data. The necessary data is obtained from hospitalrecords, TUIK databases and the literature.Keywords: Cost effectiveness Analysis, Fuzzy Approach, Breast Cancer