Comparison of treatment patterns and economic outcomes in metastatic breast cancer patients initiated on trastuzumab versus lapatinib: a retrospective analysis
Notice bibliographique
Résumé
Few studies have compared treatment patterns, healthcare resource utilization (HRU), and costs in patients with metastatic breast cancer (mBC) receiving HER2 directed therapy. This study evaluated these outcomes in patients receiving trastuzumab or lapatinib. Adult women with mBC, who were initiated on trastuzumab or lapatinib, on or after March 13, 2007, were selected from the US-based PharMetrics® Integrated Database (2000-2011). Patients were required to be continuously enrolled in their healthcare plan for ≥6 months prior to and ≥30 days following trastuzumab or lapatinib initiation. Trastuzumab or lapatinib discontinuation rates (defined as a gap ≥45 consecutive days) were compared using multivariate Cox proportional-hazards models. HRU and monthly healthcare cost differences were estimated using multivariate negative binomial regression models and generalized linear models, respectively. Among the 643 patients who met the inclusion criteria, 381 and 262 patients were included in the trastuzumab and lapatinib groups, respectively. The majority of the 262 patients receiving lapatinib previously received trastuzumab (N = 171 [65.3%]). After adjustment for potential confounders, when compared to trastuzumab patients, lapatinib patients had a higher rate of treatment discontinuation (hazard ratio [HR] = 1.57; P < 0.001), a higher rate of outpatient visits (not treatment administration related) (IRR = 1.19; P < 0.004), and a lower rate of medical visits associated with treatment administration (IRR = 0.34; P < 0.001). There were no significant differences between the two groups in total monthly healthcare costs ($11,920 vs. $11,898 for trastuzumab and lapatinib patients, respectively; P = 0.451). Findings from our study show that, irrespective of the treatment initiated at index date, disease management in patients with mBC is associated with similar and substantial healthcare costs. Any differences in specific components of healthcare costs were associated with differences in the mode of treatment administration. Approximately 50% of all costs were non-drug related, and future studies should focus on how these costs may be controlled, regardless of mode of treatment administration.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».