Total and cancer-attributable phase-based costs for childhood cancer care: A population-based study in British Columbia, Canada.
Notice bibliographique
Résumé
11 Background: Childhood cancer presents unique issues regarding treatment, late effects, and long-term survival, but few studies have reported costs. Childhood cancer-specific costs are useful for economic evaluation and planning care. This study estimates total and cancer-attributable (net) medical costs for a population-based childhood cancer cohort in British Columbia, Canada, by phase of care. Methods: Patients diagnosed with cancer at ages 91 days to 14 years between 1995-2009 were identified from the British Columbia Cancer Registry, and followed to December 31, 2010. Data were linked with clinical and provincial administrative healthcare databases covering all medically-necessary costs. Total resource-specific costs (Canadian $ 2012) were estimated overall and for patients with leukemia, lymphoma, central nervous system (CNS), and “other” cancers. Net costs were calculated by subtracting healthcare costs for propensity-score-matched provincial samples of children without cancer from cancer patient costs. Results: Of the 1,440 cases, 33% had leukemia, with 23% CNS tumours, 10% lymphoma, 34% other cancers; 93% survived >=1 year. Overall pre-diagnosis mean costs per patient were $4,633, of which $4,555 was attributable to the cancer. Overall initial (first-year) mean costs were $97,780 ($97,254). Overall continuing phase mean costs were $12,441 ($12,006). Overall final year of life mean costs were $284,201 ($283,652). Cancer types with highest costs were CNS (pre-diagnosis), leukemia (first-year), “other” cancers (continuing), and lymphoma (end-of-life). Virtually all inpatient hospitalizations were cancer-related, representing ~41% of pre-diagnosis, ~71% of first-year, ~57% of continuing, and ~73% of end-of-life costs. Conclusions: Management of childhood cancer is costly, and is higher than for adolescent cancer in all phases of care, reflecting greater morbidity and treatment complexity. Hospitalizations were the largest driver of costs in all post-diagnosis phases of care. Costs in the continuing phase, including surveillance and care for late effects, were 13% of first-year phase costs.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».