The cost of treating relapsed indolent non-Hodgkin's lymphoma in an international setting: retrospective analysis of resource use.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Few economic data exist on the treatment of indolent non-Hodgkin's lymphoma (NHL) and there are none in the published literature concerning relapsed disease. This international analysis (Canada, Germany, Italy) was established to estimate the overall direct cost of treating patients with relapsed indolent NHL and determine the main cost components of treatment. DESIGN AND METHODS: Telephone interviews were used to identify the most commonly used treatment regimens in each country. CHOP, CVP and fludarabine were chosen for economic analysis, which was based on retrospective data from 424 patients. RESULTS: Overall treatment costs for a course of six cycles varied more than 5-fold, from 3,445 to 17,940 Euros between regimens and countries. The treatment setting had a major impact on costs, with in-patient costs being up to three times greater than the equivalent out-patient values. Drug administration costs comprised 46-60% of the overall treatment costs in the in-patient setting. Adverse event management was the major cost component for out-patient CHOP and CVP therapy (52-75%), and a significant proportion (24-40%) of in-patient costs for these regimens. Drug acquisition accounted for less than half of treatment costs for most of the regimens analyzed. INTERPRETATION AND CONCLUSIONS: This study shows that not simply drug acquisition costs, but the costs of drug administration, particularly in the in-patient setting, and adverse event management are major contributors to the overall treatment costs for relapsed indolent NHL.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».