Examining Trends in Cost and Clinical Benefit of Novel Anticancer Drugs Over Time
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this study was to determine if clinical benefits of novel anticancer drugs, measured by the ASCO Value Framework and European Society of Medical Oncology (ESMO) Magnitude of Clinical Benefit Scale, have increased over time in parallel with increasing costs. METHODS: Anticancer drugs from phase III randomized controlled trials cited for clinical efficacy evidence in drug approvals between January 2006 to December 2015 were identified and scored using both frameworks. For each drug, the monthly price and incremental anticancer drug costs were calculated. Relationships between cost and year of approval were examined using generalized linear regressions models. Ordinary least square models were used to evaluate relationships between ASCO and ESMO scores and year of approval. Spearman correlation coefficients between costs and clinical benefit scores were calculated. RESULTS: In total, 42 randomized controlled trials were included. Both monthly prices and incremental anticancer drug costs were significantly associated with year of approval and showed an average annual increase of 9% and 21%, respectively. The predicted mean incremental anticancer drug cost increased from $30,447 in 2006 to $161,141 in 2015 (greater than five-fold increase). Both ASCO and ESMO scores were not statistically associated with year of approval or correlated with monthly prices or incremental anticancer drug costs. CONCLUSION: Over the past decade, costs of novel oncology drugs have increased, while clinical benefits of these medications have not experienced a proportional positive change. The incremental anticancer drug costs have increased at a much greater rate than monthly prices, indicating that the increase in anticancer drug costs may be higher than commonly reported.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle