Population-Based Trends in Systemic Therapy Use and Cost for Cancer Patients in the Last Year of Life
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The use of systemic therapy near the end of life can expose cancer patients to severe toxicity for minimal survival gain and comes with a high cost. Early palliative care is recommended, but there is evidence that aggressive care remains common. To better understand those patterns, the present study set out to describe trends in systemic therapy use and cost for cancer patients in the last year of life. METHODS: Using the BC Cancer Registry, a retrospective population-based cohort of cancer decedents (2002-2007) was identified and linked to systemic therapy records. The outcomes of interest were any systemic therapy use and total systemic therapy costs during the last year of life. Multiple logistic regression (systemic therapy use) and generalized linear regression (costs) were conducted, adjusting for age, sex, and survival. Subgroup analyses were performed for patients with primary colorectal, lung, prostate, or breast cancer. RESULTS: From 2002 to 2007, use of systemic therapy in the last 12-4 months of life increased by 21% (95% ci: 10% to 33%); no significant change in use in the last 3 months of life was observed. Costs for both periods increased over time, by 48% (95% ci: 36% to 63%) and by 33% (95% ci: 19% to 49%) respectively. The trends varied across cancer sites, with the greatest increases being observed for lung and colorectal cancer patients. CONCLUSIONS: The use and costs of systemic therapy have generally been increasing, putting pressure on health care providers and payers, but the quality-of-life implications for patients must be better understood.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».