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Enregistrement W2794592930 · doi:10.1200/jop.17.00058

Examining Trends in Cost and Clinical Benefit of Novel Anticancer Drugs Over Time

2018· article· en· W2794592930 sur OpenAlexaff
Ronak Saluja, Vanessa Sarah Arciero, Sierra Cheng, Erica McDonald, William Wong, Matthew C. Cheung, Kelvin Chan

Notice bibliographique

RevueJournal of Oncology Practice · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Financial Impacts of Cancer
Établissements canadiensCanadian Centre for Applied Research in Cancer ControlHealth Sciences CentreUniversity of WaterlooCancer Care OntarioSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineClinical trialDrugAnticancer drugInternal medicineClinical OncologyOncologyPharmacologyCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,284 · 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

Citations88
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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