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Enregistrement W2089572944 · doi:10.1586/14737167.2015.1017563

Cost–effectiveness of therapies for melanoma

2015· review· en· W2089572944 sur OpenAlexaff
Karissa Johnston, Emily McPherson, Katherine M. Osenenko, Joanna Vergidis, Adrian R. Levy, Stuart Peacock

Notice bibliographique

RevueExpert Review of Pharmacoeconomics & Outcomes Research · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCAR-T cell therapy research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaDalhousie UniversityBC Cancer AgencyCanadian Centre for Applied Research in Cancer Control
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDabrafenibMedicineVemurafenibIpilimumabTrametinibMelanomaIntensive care medicineCost effectivenessOncologyDiseaseInternal medicineMetastatic melanomaImmunotherapyCancerCancer research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Melanoma presents an important burden worldwide. Until recently, the prognosis for unresectable and metastatic melanoma was poor, with 10% of metastatic melanoma patients surviving for 2 years. The introduction of newer therapies including ipilimumab, vemurafenib, dabrafenib and trametinib improved progression-free survival, with additional benefits anticipated from the forthcoming class of programmed cell death 1 inhibitors. Cost of therapy and resulting cost-effectiveness is an important factor in determining patient access to specific treatments. The objective of this study was to review the published evidence regarding cost-effectiveness of melanoma therapies and provide an overview of the relative cost-effectiveness of available therapies by disease stage. For earlier-stage disease, IFN-α has been found to be cost-effective, although its clinical benefits have not been well established. For unresectable and metastatic melanoma, newer therapies provide benefits over standard-of-care chemotherapy, but comprehensive analyses will need to be conducted to determine the most cost-effective therapy.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,222
Tête enseignante GPT0,619
Écart entre enseignants0,397 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations10
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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