Cost and Resource Utilization in Cervical Cancer Management: A Real-World Retrospective Cost Analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We set out to assess the health care resource utilization and cost of cervical cancer from the perspective of a single-payer health care system. METHODS: Retrospective observational data for women diagnosed with cervical cancer in British Columbia between 2004 and 2009 were analyzed to calculate patient-level resource utilization patterns from diagnosis to death or 5-year discharge. Domains of resource use within the scope of this cost analysis were chemotherapy, radiotherapy, and brachytherapy administered by the BC Cancer Agency; resource utilization related to hospitalization and outpatient visits as recorded by the B.C. Ministry of Health; medically required services billed under the B.C. Medical Services Plan; and prescriptions dispensed under British Columbia's health insurance programs. Unit costs were applied to radiotherapy and brachytherapy, producing per-patient costs. RESULTS: The mean cost per case of treating cervical cancer in British Columbia was $19,153 (standard error: $3,484). Inpatient hospitalizations, at 35%, represented the largest proportion of the total cost (95% confidence interval: 32.9% to 36.9%). Costs were compared for subgroups of the total cohort. CONCLUSIONS: As health care systems change the way they manage, screen for, and prevent cervical cancer, cost-effectiveness evaluations of the overall approach will require up-to-date data for resource utilization and costs. We provide information suitable for such a purpose and also identify factors that influence costs.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».