Estimating the benefit and cost of radiotherapy for lung cancer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To estimate the benefit and cost of using radiotherapy (RT) in the initial management of lung cancer in the general population. METHODS: We identified indications for RT in the initial management of small cell and non-small cell lung cancer through a review of the literature. The proportion of patients with each specific indication for treatment was determined using epidemiological observations from cancer registry data and from the literature. We estimated the benefit gained from RT use for each indication in the model using values published in the literature. We estimated the cost of RT for each indication using published Canadian data. The total benefit and cost was calculated for all indications combined. Results are reported in 2001 Canadian dollars. RESULTS: The mean benefit was 7 months of survival for each lung cancer patient treated with curative intent and 3 months of symptom control for each patient treated with palliative intent. The average cost was 9881 dollars per life year gained and 13,938 dollars per year of symptom control gained. Sensitivity analysis revealed values between 7905 dollars and 19,762 dollars per year of survival gain and between 10,368 dollars and 27,875 dollars per year of symptom control gained. CONCLUSIONS: Using RT in the initial management of lung cancer can provide considerable gains in survival and symptom control. The cost of RT for the initial management of lung cancer is inexpensive compared with a common cut off of 50,000 dollars per life year gained.
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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 | 0,004 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».