Economic burden of relapsed or refractory multiple myeloma: Results from an international trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The direct cost of relapsed or refractory multiple myeloma (RRMM) is documented; indirect costs are being explored. Healthcare payers seek cost-offsets from therapies that improve clinical outcomes but challenge budgets; employers seek lower absenteeism and better productivity. Study goals were to: (i) identify direct and indirect economic factors of RRMM, and (ii) explore longitudinal relationships between clinical, economic, and health-related quality of life (HRQoL) assessments. METHODS: Economic questionnaire, clinical, and HRQoL data from a multisite, international, randomized, controlled study in RRMM were analyzed. RESULTS: Patients (n=263) were 53.6% male, 91.6% Caucasian; mean age of 62.9 years, median Eastern Cooperative Oncology Group status of 1 (56.3%). Moderate to severe pain or fatigue was reported by 30.4% and 70.6%, respectively. At baseline, ≥1 hospitalization was reported by 107 (41.8%); 182 (71.1%) and 86 (33.6%) reported specialist and family physician visits, respectively. A total of 28 (10.8%) were working: 10 (37.0%) of which reported RRMM-driven absenteeism ≥1 day. Of those who were not working, 110 (48.2%) indicated that it was due to RRMM. Multivariate modeling showed lower hospitalization with a major tumor response (β=-1.44, CI: -2.89 to 0.01, P=.05). CONCLUSIONS: Substantial RRMM indirect, social costs were observed. Better major tumor response may reduce hospital visits.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».