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Enregistrement W2790090568 · doi:10.1200/jco.2018.36.4_suppl.165

Regional variation in the costs of treating curative gastric cancer.

2018· article· en· W2790090568 sur OpenAlexaff
Yunni Jeong, Alyson Mahar, Brandon Zagorski, Natalie G. Coburn

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastric Cancer Management and Outcomes
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreHealth Sciences CentreInstitute of Health Services and Policy ResearchQueen's UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHealth careCancerDiseaseIndirect costsTime horizonStage (stratigraphy)Emergency medicineInternal medicineFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

165 Background: Gastric cancer is a highly morbid and fatal disease. While the clinical challenge with gastric cancer is widely described, little is known about the economic burden of the disease. Many guidelines outline the curative treatment for gastric cancer and in a universal healthcare system, equal access and uniform healthcare delivery is predicted. Yet, regional variation in practice exists and may result in increased healthcare costs. We therefore aimed to investigate of the costs of treating curative gastric cancer, explore regional variation in costs, and to identify the factors which drive these costs. Methods: We conducted a patient-level cost analysis of curative-intent stage I-III gastric cancer diagnosed between 2005 and 2008 from the perspective of a universal healthcare system, using a 26-month time horizon. Clinical and stage data were abstracted from a provincial chart review. Costs associated with physician billings, same day surgery, hospitalization, drug benefits, emergency department visits, continuing care, and long-term care were derived using administrative healthcare databases and compared among healthcare regions. Costs were inflated to 2017 United States dollars (USD). We used a linear regression model to identify factors predictive of these treatment costs. Results: A total of 722 patients with Stage I-III gastric cancer were identified. Mean costs per region ranged from $55,650 to $92,852 (USD) across 14 health regions. The lowest contributing cost sector was long-term care and the highest contributing proportion of costs was from hospital admissions. A laparoscopic surgical approach was predictive of lower costs while age over 70 years and death at one year from diagnosis was predictive of higher costs. Conclusions: Regional variation exists in the treatment costs for patients with curative gastric cancer despite guidelines directing appropriate care and healthcare delivery in a universal healthcare system. Governmental intervention to ensure quality care delivery is necessary for improved and sustainable curative gastric cancer care across regions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,146

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,168
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,333 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
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