In A Survey, Marked Inconsistency In How Oncologists Judged Value Of High-Cost Cancer Drugs In Relation To Gains In Survival
Notice bibliographique
Résumé
Amid calls for physicians to become better stewards of the nation's health care resources, it is important to gain insight into how physicians think about the cost-effectiveness of new treatments. Expensive new cancer treatments that can extend life raise questions about whether physicians are prepared to make "value for money" trade-offs when treating patients. We asked oncologists in the United States and Canada how much benefit, in additional months of life expectancy, a new drug would need to provide to justify its cost and warrant its use in an individual patient. The majority of oncologists agreed that a new cancer treatment that might add a year to a patient's life would be worthwhile if the cost was less than $100,000. But when given a hypothetical case of an individual patient to review, the oncologists also endorsed a hypothetical drug whose cost might be as high as $250,000 per life-year gained. The results show that oncologists are not consistent in deciding how many months an expensive new therapy should extend a person's life before the cost of therapy is justified. Moreover, the benefit that oncologists demand from new treatments in terms of length of survival does not necessarily increase according to the price of the treatment. The findings suggest that policy makers should find ways to improve how physicians are educated on the use of cost-effectiveness information and to influence physician decision making through clinical guidelines that incorporate cost-effectiveness information.
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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 | 0,031 | 0,166 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».