Cost-effectiveness of chemotherapy for nonsmall-cell lung cancer
Notice bibliographique
Résumé
After decades of research into its prevention and treatment, lung cancer remains the leading cause of cancer death in North America and Europe. Approximately 75% of all new lung cancer diagnoses are of the nonsmall-cell subtype, and less than 25% of these patients are potentially operable upon first detection. First-generation cisplatin-based chemotherapy regimens for patients with metastatic disease achieved a median survival of 175 days, with 15 to 20% of patients alive at 1 year.In recent years, vinorelbine, gemcitabine, paclitaxel, and docetaxel have emerged as promising agents in the treatment of advanced nonsmall-cell lung cancer. Evidence from randomized trials demonstrates that when these agents are combined with cisplatin, the objective tumor response is 25 to 40%, with a median overall survival approaching 300 days. In addition, recent studies have shown that single-agent docetaxel improves survival and quality of life in patients with platinum-refractory nonsmall-cell lung cancer. Since these modest but important improvements in the management of nonsmall-cell lung cancer are achieved at a significant cost, cost has emerged as a major consideration in health policy decision-making. This article reviews the pharmacoeconomic literature to provide guidance on the cost-effective use of chemotherapy in the treatment of advanced nonsmall-cell lung cancer.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».