National Trends In Spending On And Use Of Oral Oncologics, First Quarter 2006 Through Third Quarter 2011
Notice bibliographique
Résumé
Oral prescription drugs are an increasingly important treatment option for cancer. Yet contemporaneous US trends in spending on anticancer drugs known as oral oncologics have not been described. Using nationally representative data, we describe trends in national spending on and use of forty-seven oral oncologics between the first quarter of 2006 and the third quarter of 2011. Average quarterly national spending on oral oncologics increased 37 percent, from $940.3 million to $1.4 billion in 2012 dollars, a significant change. Average quarterly use of oral oncologics in the same time period measured in extended units increased at a significant pace but more slowly than spending (10 percent). Within this broader trend, differences in spending among categories of oral oncologics were observed. High levels of and increases in both spending and use were concentrated among new brand-name and patent-protected oral oncologics, including second-generation tyrosine kinase inhibitors used to treat chronic myelogenous leukemia. Decreased spending but increased use was observed among oral oncologics that lost patent protection during the study period and were available in generic form, including hormonal therapies used to treat breast and prostate cancers. Spending on new and patent-protected oral oncologics and associated price increases are significant drivers of increased spending.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».