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Enregistrement W1532047090 · doi:10.1111/ecc.12173

Economic evaluation of treatment for acute lymphoblastic leukaemia in childhood

2014· article· en· W1532047090 sur OpenAlexafffundabout
Charlene Rae, William Furlong, Momcilo Jankovic, Albert Moghrabi, Ahmed Naqvi, Alessandra Sala, Yves Samson, Sonja Depauw, David Feeny, Ronald D. Barr

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Cancer Care · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensUniversity of AlbertaHospital for Sick ChildrenCentre hospitalier de l'Université LavalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteHospital for Sick ChildrenMcMaster University
Mots-clésMedicinePediatricsQuality of life (healthcare)Quality-adjusted life yearCost effectiveness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Berlin-Frankfurt-Munster (BFM) and Dana-Farber Cancer Institute (DFCI) consortia's treatment strategies for acute lymphoblastic leukaemia (ALL) in children are widely used. We compared the health effects and monetary costs of hospital treatments for these two strategies. Parents of children treated at seven centres in Canada, Italy and the USA completed health-related quality of life (HRQL) assessments during four active treatment phases and at 2 years after treatment. Mean HRQL scores were used to calculate quality-adjusted life years (QALYs) for a period of 5 years following diagnosis. Total costs of treatment were determined from variables in administrative databases in a universally accessible and publicly funded healthcare system. Valid HRQL assessments (n = 1200) were collected for 307 BFM and 317 DFCI patients, with costs measured for 66 BFM and 28 DFCI patients. QALYs per patient were <1.0% greater for BFM than DFCI. Median HRQL scores revealed no difference in QALYs. The difference in mean total costs for BFM (US$88 480) and DFCI (US$93 026) was not significant (P = 0.600). This study provides no evidence of superiority for one treatment strategy over the other. Current BFM or DFCI strategies should represent conventional management for the next economic evaluation of treatments for ALL in childhood.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,813
Score d'incertitude au seuil0,558

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,316 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations20
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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