A discrete choice experiment to examine preferences and willingness to pay for prophylactic granulocyte colony-stimulating factors (G-CSF) in previously treated breast cancer patients.
Notice bibliographique
Résumé
e17509 Background: As patient-centered care becomes more prominent, a better understanding of patient preferences and tradeoffs amongst treatment alternatives and outcomes is needed. This study used a discrete choice experiment to examine the preferences and willingness to pay for prophylactic G-CSF to decrease the incidence of chemotherapy (CT)-induced febrile neutropenia in breast cancer patients who previously received CT. Methods: An online survey was developed with 16 paired treatment choice scenarios comparing 3 alternative G-CSF options (11 versus 1 or 6 versus 1 injections per CT cycle) with a follow-up “no treatment” option. Each scenario had 4 attributes: risk of disruption to CT schedule due to neutropenia, risk of infection requiring hospitalization, frequency of G-CSF administration, and total out-of-pocket (OOP) cost for G-CSF during a CT cycle. Patients’ preferences and willingness to pay (as OOP cost) were estimated using logistic regression. Results: Patients’ (n = 296) preferred G-CSF options with the lowest OOP costs, the fewest injections, and improved outcomes (lowest risk of disruption to CT schedule and lowest risk of infection requiring hospitalization). In the context of this discrete choice experiment, OOP costs and risk of disruption to CT schedule were the most important attributes to patients; risk of infection requiring hospitalization and frequency of G-CSF administration affected patients’ choice of G-CSF option to a smaller but similar degree. Patients were willing to pay OOP $1,076 per cycle to reduce the risk of disrupting the CT schedule from high to low, $884 per cycle to reduce the risk of developing an infection requiring hospitalization from 24% (high) to 7% (low), and $851 and $667 per cycle to decrease the number of G-CSF injections per cycle from 11 to 1 and 6 to 1, respectively. Conclusions: With a current focus on patient-centered approaches in decision-making, physicians need to consider patient preferences when making decisions about therapy, including supportive care agents.
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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 | 0,012 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 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 ».