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Enregistrement W2246874359 · doi:10.1200/jco.2004.22.90140.3656

The costs of managing patients with stage 3 and 4 colorectal cancer and the influence of patient factors at presentation

2004· article· en· W2246874359 sur OpenAlexaffabout
R. Rajan, Adele Noè, J.R. Penrod

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Treatments and Studies
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineColorectal cancerStage (stratigraphy)CancerMedical recordUnivariate analysisMultivariate analysisSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

3656 Background: The costs of managing stage 3 and 4 colorectal cancer patients were determined and correlated with baseline patient characteristics. Methods: All patients presenting with stage 3 or 4 colorectal cancer at our institution between January 1986 and December 1993 were identified. Patients without pathologic confirmation or treated elsewhere for colorectal cancer were excluded. Ten patients were randomly selected from each of six categories based on disease site and stage, and resource utilization, clinical and demographic data were abstracted for each patient from hospital records. Unit costs obtained from a simultaneous fully allocated costing model and provincial billing data were attached to each resource. Average costs were determined, and univariate and multivariate regression analyses performed to estimate the influence on costs of baseline demographic and clinical variables. Results: Of 573 patients identified, 340 had colon cancer, 111 rectosigmoid cancer, and 122 rectal cancer. Of the 60 patients in the sample, 54% were men, and mean ages at presentation were 67.9 years for men and 69.9 years for women. Overall survival was 39 months for stage 3 and 11 months for stage 4 patients. Patient management in each category was described. Mean total costs per patient in each category varied from $13,075 (Canadian) to $21,853. Most costs were incurred during the first (71.3%) and second (21.1%) years following presentation. The ten most important cost categories were: number of admission days, surgical and operating room charges, clinic visits, medical imaging, inpatient physician charges, radiotherapy, laboratory tests, intensive care, medical specialist consultations, and surgical procedures. A multivariate regression model predicting total costs based on gender, disease site, stage at presentation, age, and comorbidity explained 33% of the variation in costs between patients. Conclusions: The cost components for stage 3 and 4 colorectal cancer were identified, and a multivariate regression model showed that baseline patient characteristics could explain one-third of the variation in health care costs. Author Disclosure Employment or Leadership Consultant or Advisory Stock Ownership Honoraria Research Funding Expert Testimony Other Remuneration Pharmacia Hoffmann-La Roche

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,367 · 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

Citations0
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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