The Cost Burden of Trastuzumab and Bevacizumab Therapy for Solid Tumours in Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Monoclonal antibodies (MAbs) such as trastuzumab and bevacizumab have become important yet expensive components of systemic cancer therapy across a variety of disease sites. We assessed the potential cost implications of adopting trastuzumab and bevacizumab therapy in the context of their potential utilization in breast, lung, and colorectal cancers. DESIGN: We first estimated MAb costs per patient and treatment indication and then included the MAb acquisition cost and the costs of medical resource utilizations required for therapy delivery. Drug costs were based on 2005 average Canadian wholesale prices, assuming full drug delivery and uncomplicated cycles. A direct-payer perspective was undertaken, and results are reported in Canadian dollars. Potential lifetime costs were then derived according to constructed schema, which account for absolute numbers of target patients and systemic therapy utilization. We subsequently estimated costs of MAb therapy relative to total costs of conventional management without MAb therapy. RESULTS: Trastuzumab costs $49,915 and $28,350 per patient treated in the adjuvant and metastatic breast cancer settings, respectively; bevacizumab costs $48,490 and $39,614 per patient treated in the metastatic lung and colorectal cancer settings, respectively. Potential lifetime absolute costs to Canada's health care system were approximately $127 million and $299 million for trastuzumab and bevacizumab respectively, corresponding to an average increase in health care expenditure of approximately 19% for breast cancer and 21% for lung and colorectal cancer over conventional management without MAbs. CONCLUSIONS: Novel Mab-based therapies such as trastuzumab and bevacizumab will likely add a significant cost burden to Canada's publicly funded health care system.
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 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) | 0,000 | 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 ».