Use and Costs of Disease Monitoring in Women With Metastatic Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The optimal frequency of monitoring patients with metastatic breast cancer (MBC) is unknown; however, data suggest that intensive monitoring does not improve outcomes. We performed a population-based analysis to evaluate patterns and predictors of extreme use of disease-monitoring tests (serum tumor markers [STMs] and radiographic imaging) among women with MBC. METHODS: The SEER-Medicare database was used to identify women with MBC diagnosed from 2002 to 2011 who underwent disease monitoring. Billing dates of STMs (carcinoembryonic antigen and/or cancer antigen 15-3/cancer antigen 27.29) and imaging tests (computed tomography and/or positron emission tomography) were recorded; if more than one STM or imaging test were completed on the same day, they were counted once. We defined extreme use as > 12 STM and/or more than four radiographic imaging tests in a 12-month period. Multivariable analysis was used to identify factors associated with extreme use. In extreme users, total health care costs and end-of-life health care utilization were compared with the rest of the study population. RESULTS: We identified 2,460 eligible patients. Of these, 924 (37.6%) were extreme users of disease-monitoring tests. Factors significantly associated with extreme use were hormone receptor-negative MBC (odds ratio [OR], 1.63; 95% CI, 1.27 to 2.08), history of a positron emission tomography scan (OR, 2.92; 95% CI, 2.40 to 3.55), and more frequent oncology office visits (OR, 3.14; 95% CI, 2.49 to 3.96). Medical costs per year were 59.2% higher in extreme users. Extreme users were more likely to use emergency department and hospice services at the end of life. CONCLUSION: Despite an unknown clinical benefit, approximately one third of elderly women with MBC were extreme users of disease-monitoring tests. Higher use of disease-monitoring tests was associated with higher total health care costs. Efforts to understand the optimal frequency of monitoring are needed to inform clinical practice.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».