Chemoprevention: Drug pricing and mortality
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tamoxifen is a prototypic cancer chemopreventive agent, yet clinical trials have not evaluated its effect on mortality or the impact of drug pricing on its cost-effectiveness. METHODS: A state-transition Markov model for a hypothetical cohort of women age 50 years was used to evaluate the effects of tamoxifen on mortality and tamoxifen price on cost-effectiveness. Incidence and mortality rates for breast and endometrial cancers were derived from Surveillance, Epidemiology and End Results statistics, and noncancer outcomes were obtained from published studies. Relative risks of outcomes were derived from the National Surgical Adjuvant Breast and Bowel Project P-1 trial. Costs were based on Medicare reimbursements. RESULTS: Projected overall mortality for women at 1.67% 5-year breast cancer risk showed little difference with or without tamoxifen, resulting in a cost-effectiveness ratio of $1,335,690 per life-year saved as a result of tamoxifen use. Adjusting for the differential impact of estrogen receptor-negative cancers, tamoxifen increased mortality for women with a uterus until the 5-year breast cancer risk reached > or =2.1%. Assigning the Canadian price for tamoxifen dramatically reduced the incremental cost (to $123,780 per life-year saved). At that price, the use of tamoxifen was less costly and more effective for women with 5-year breast cancer risks >4%. CONCLUSIONS: Tamoxifen may increase mortality in women at the lower end of the "high-risk" range for breast cancer. If prices in the U.S. approximated Canadian prices, then tamoxifen use for breast cancer risk reduction in women with a 5-year risk >3% could be a reasonable strategy to reduce the incidence of breast cancer. Because they are used by many unaffected individuals, the price of chemopreventive agents has a major influence on their cost-effectiveness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».