A willingness-to-pay study of vascular endothelial growth factor inhibitors among patients with advanced non-small cell lung cancer
Notice bibliographique
Résumé
6581 Background: Bevacizumab, a recombinant antibody which neutralizes vascular endothelial growth factor (VEGF), has been approved for the treatment of advanced non-small cell lung cancer (NSCLC). Costs of novel anticancer medications such as bevacizumab can be prohibitive for many lung cancer patients. This study sought to determine patients’ willingness-to pay (WTP) for bevacizumab and identify Canadian patient attitudes towards unfunded chemotherapeutic drugs. Methods: Participants attending outpatient lung cancer clinics at a major Canadian cancer center were given information pertaining to the risks and benefits of treatment with bevacizumab and were then asked about their WTP for this agent. Demographic and socioeconomic data were collected. A semi-structured interview was utilized to define the factors that limit patient access to unfunded chemotherapeutic agents. Results: 35 advanced NSCLC patients with a median age of 64.5 years and a median income of $40,000-$60,000 CAD consented to participate. Overall, participants were willing to pay a median of $75 CAD ($19-$250 CAD) per month for VEGF inhibitors, much less than the market cost of $8,000 CAD per month. 25 of 35 (71.4%) participants felt that the government should cover 100% of the drug cost, while 0%, 2.9%, 5.7%, and 20% of participants felt that the government should cover 0%, 25%, 50%, and 75% of the cost, respectively. Qualitative themes that arose included: (1) financial barriers are the primary obstacle in gaining access; (2) patients understand that the government cannot fund all novel cancer therapies; (3) patients are not willing to take loans or seek treatment outside of Canada without the prospect of cure; and (4) patients believe their oncologist will discuss all potential therapies, irrespective of access issues. Conclusions: Novel chemotherapeutic agents are unaffordable for the majority of NSCLC patients. Most patients would like the government to cover the cost of treatment, but many agree that the modest benefits of novel therapies may not always justify the large associated cost for government and publicly funded healthcare systems. [Table: see text]
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».