The cost and cost-effectiveness of a pediatric cancer unit (PCU) in the context of universal health coverage (UHC): A report from the Childhood Cancer 2030 Network.
Notice bibliographique
Résumé
e18891 Background: No costing data for comprehensive childhood cancer service delivery in an upper-middle income country (UMIC) are available. Further, there are no PCU costing data from any low or middle-income country (LMIC) with a UHC system. Building on prior work in other non-UHC LMIC, we tabulated the cost and cost-effectiveness of operating a PCU in Mexico, an UMIC with UHC. Methods: Administrative data on costs and volumes of inputs were determined for the PCU at the Hospital Civil de Guadalajara (HCG) by retrospectively determining the services used (e.g. imaging, pathology, medications) and their unit costs. Salaries of medical and non-medical personnel were multiplied by the percentage of time devoted to the care of children with cancer. Costs associated with inpatient bed use, central administration, and utilities were calculated using hospital occupancy rates and WHO-CHOICE estimates. Cost-effectiveness was estimated based on number of annual new patients diagnosed at HCG and 5-year survival. Results: The cost of pediatric cancer services at HCG, involving 165 new diagnoses, was $8.6 million in 2016. Cost by category is provided in the Table. Based on a 5-year survival of 73%, the cost per Disability Adjusted Life Year averted among patients treated at HCG was $3034 (3% discounting; accounted for early mortality and survivorship-associated late-effects), well below the WHO-CHOICE threshold of “very cost-effective” (i.e. less than the Mexican GDP/capita of $8201). The state of Jalisco (74%), federal Seguro Popular (23%) and private charities (3%) financed all non-capital expenditures. Conclusions: This is the first comprehensive cost analysis of a UMIC PCU. We found that childhood cancer services delivered by such a PCU are very cost-effective. These data and methodologies can guide policymakers and stakeholders when planning resource allocation for pediatric cancer services in Mexico and other LMIC with UHC. Category USD $ '000 % Personnel 1715 19.9 Hoteling 2232 25.8 Outpatient 517 6.0 Pathology 306 3.5 Pharmacy 1391 16.1 Radiation 74 0.9 Imaging 234 2.7 Surgery 124 1.4 Blood Bank 579 6.7 Utilities 576 6.7 Central Administration 891 10.3 Total 8638
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».