The impact of cancer drug wastage on economic evaluations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The objective of this study was to determine the impact of modeling cancer drug wastage in economic evaluations because wastage can result from single-dose vials on account of body surface area- or weight-based dosing. METHODS: Intravenous chemotherapy drugs were identified from the pan-Canadian Oncology Drug Review (pCODR) program as of January 2015. Economic evaluations performed by drug manufacturers and pCODR were reviewed. Cost-effectiveness analyses and budget impact analyses were conducted for no-wastage and maximum-wastage scenarios (ie, the entire unused portion of the vial was discarded at each infusion). Sensitivity analyses were performed for a range of body surface areas and weights. RESULTS: Twelve drugs used for 17 indications were analyzed. Wastage was reported (ie, assumptions were explicit) in 71% of the models and was incorporated into 53% by manufacturers; this resulted in a mean incremental cost-effectiveness ratio increase of 6.1% (range, 1.3%-14.6%). pCODR reported and incorporated wastage for 59% of the models, and this resulted in a mean incremental cost-effectiveness ratio increase of 15.0% (range, 2.6%-48.2%). In the maximum-wastage scenario, there was a mean increase in the incremental cost-effectiveness ratio of 24.0% (range, 0.0%-97.2%), a mean increase in the 3-year total incremental budget costs of 26.0% (range, 0.0%-83.1%), and an increase in the 3-year total incremental drug budget cost of approximately CaD $102 million nationally. Changing the mean body surface area or body weight caused 45% of the drugs to have a change in the vial size and/or quantity, and this resulted in increased drug costs. CONCLUSIONS: Cancer drug wastage can increase drug costs but is not uniformly modeled in economic evaluations. Cancer 2017;123:3583-90. © 2017 American Cancer Society.
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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 | 0,117 | 0,347 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».