Cancer Drugs Provide Positive Value In Nine Countries, But The United States Lags In Health Gains Per Dollar Spent
Notice bibliographique
Résumé
Cancer drugs account for a growing share of health care expenditure, raising questions about how much value is gained from their use. We used a proprietary international data set to examine real-world cancer drug consumption and expenditure in the period 2004-14 in Australia, Canada, France, Germany, Italy, Japan, Sweden, the United Kingdom, and the United States and to explore the value obtained. Even after adjusting for population and epidemiological factors, we found that the United States spent more than the other countries on cancer drugs, yet it often had lower utilization. All nine countries-most notably France and Japan-witnessed an improvement in neoplasm-related years of potential life lost, which suggests that although the costs of drugs have risen, their therapeutic benefits have increased as well. Net economic value derived from cancer drug expenditures appears to have remained positive, with base-case analyses indicating that the United States obtained an estimated $32.6 billion in net positive return from cancer drug care in 2014. However, the United States lags behind other countries in health gains obtained per dollar spent on cancer drugs, which suggests an opportunity to improve value in the oncology drug market.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,023 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».