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Enregistrement W2155762971 · doi:10.1093/jnci/92.16.1321

Decision Framework for Chemotherapeutic Interventions for Metastatic Non-Small-Cell Lung Cancer

2000· article· en· W2155762971 sur OpenAlexaffabout
Jean‐Marie Berthelot, B P Will, William K. Evans, Doug Coyle, Craig C. Earle, Louise Bordeleau

Notice bibliographique

RevueJNCI Journal of the National Cancer Institute · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensOttawa HospitalOttawa Regional Cancer FoundationUniversity of OttawaStatistics Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVinorelbineVindesineMedicineGemcitabineOncologyCisplatinRegimenVinblastinePopulationCost effectivenessInternal medicineLung cancerChemotherapyQuality of life (healthcare)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Best supportive care has long been considered to be the standard therapy for metastatic non-small-cell lung cancer (NSCLC). There is now evidence from randomized trials that a number of chemotherapy regimens can palliate cancer-related symptoms and modestly improve survival. We show how cost-effectiveness analyses can be used to make choices between different (ambulatory) chemotherapy regimens. METHODS: Clinical algorithms describing the diagnosis, staging, and treatment of metastatic NSCLC were incorporated into Statistics Canada's Population Health Model. Using consistent methodology, we assessed the cost-effectiveness of several chemotherapeutic interventions: a combination of vindesine (VDS) plus cisplatin, etoposide (VP-16) plus cisplatin, vinblastine (VLB) plus cisplatin, vinorelbine (Navelbine; NVB) plus cisplatin, paclitaxel (Taxol) plus cisplatin, and gemcitabine (GEM) and NVB alone. We calculated the total chemotherapy costs in 1995 Canadian dollars, the cost per case, the average life-years saved, and the cost per life-year saved. Using the Population Health Model, we then constructed an advanced decision framework that rank-ordered the various treatment regimens so as to optimize benefit below various cost-effectiveness thresholds. RESULTS: One regimen (VLB plus cisplatin) appears to result in better survival and lower health care expenditures than best supportive care. By use of cost-effectiveness thresholds of $25,000 and $50,000 per life-year gained, NVB plus cisplatin is the preferred regimen. When quality of life is considered, however, GEM is preferred to NVB plus cisplatin at a threshold value of $50,000. At thresholds of $75 000 and $100,000, paclitaxel plus cisplatin at a dose of 135 mg/m(2) is the preferred regimen. At thresholds of $50,000 and above, best supportive care is the least preferred regimen. CONCLUSIONS: This decision framework allows the comparison of different treatment regimens based on various cost-effectiveness thresholds. Our analysis also supports the use of chemotherapy regimens and the abandonment of best supportive care as the standard of care for patients with advanced NSCLC. [J Natl Cancer Inst 2000;92:1321-9].

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,107

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,374 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations72
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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