MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2105494617

Benefits Outweigh Costs in Universal Healthcare: Business Case for Reimbursement of Take-home Cancer Medicines in Ontario and Atlantic Canada

2014· article· en· W2105494617 sur OpenAlexaffabout
D. Wayne Taylor

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Medicine and Medical Sciences · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensRogers Communications (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineReimbursementHealth careCancerLiberian dollarGovernment (linguistics)PharmacyCancer drugsMedical prescriptionFinanceFamily medicineEconomic growthBusinessNursing
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cancer has the fastest growing prevalence of any non-communicable disease in Canada. Oral and other take-home cancer drugs have been a major game-changer allowing cancer patients to live longer while staying at home without the stressful ordeal of IV chemotherapy. The Canada Health Act only provides for government reimbursement for IV cancer drugs administered in a hospital or cancer centre. In Ontario and Atlantic Canada, patients must personally pay some or all of the cost of medications that are taken at home, even if they are considered the standard of care as part of internationally accepted treatment protocols. A sensitivity analysis was conducted for Ontario on the pool of 9,588 financially vulnerable new cancer patients assuming different levels of oral drug penetration and different drug costs. The last dollar scenario, where the Province steps in after private insurance has paid its share, for a year's worth of oral cancer drugs for new cancer cases would produce a budget impact of $28 million. For first-dollar coverage the budget impact would be $58.5 million. On an on-going, annualized, first-dollar basis, covering all cancer cases, full coverage would yield a budgetary impact of $93.8 million. Universal funding of oral cancer drugs will save the healthcare system money overall; provide better, more meaningful data; provide better quality of life for cancer patients; provide better purchaser negotiating positions for the procurement of novel prescription pharmaceuticals; and, provide quicker access for patients to life-saving therapy with better outcomes.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,161
Score d'incertitude au seuil0,973

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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.

Tête enseignante Opus0,204
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations6
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAmerican Journal of Medicine and Medical SciencesMême sujetHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of LifeTravaux en français237 207