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Enregistrement W2597273572 · doi:10.1111/ejh.12876

Economic burden of relapsed or refractory multiple myeloma: Results from an international trial

2017· article· en· W2597273572 sur OpenAlexaff
Don Robinson, Robert Z. Orlowski, Michael B. Stokes, Jianming He, Samuel Huse, A.S. Chitnis, Britte Kranenburg, Annette Lam

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal Of Haematology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Myeloma Research and Treatments
Établissements canadiensEVRAZ (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAbsenteeismMedicineIndirect costsQuality of life (healthcare)Multiple myelomaMultivariate analysisClinical trialPhysical therapyRandomized controlled trialFamily medicineInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,329
Score d'incertitude au seuil0,412

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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