Lives and Economic Loss in Brazil Due to Lack of Radiotherapy Access in Cervical Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cervical cancer collects the highest survival benefit from radiotherapy (RT) among all malignancies. A large gap between oncological demand and RT availability exists for cervical cancer in Brazilian Public Health System (BPHS). Aim: To evaluate cost-effectiveness of universal access to RT and chemo-radiation (CRT) for untreated cervical cancer patients in the BPHS. Methods: The incremental cost was calculated based on the direct medical cost from a payer's perspective and the proportion of new cases with unmet RT/CRT needs in 2016. The incremental effectiveness was evaluated by life-year (LY) gain based on life expectancy, cervical cancer incidence and the number of cancer deaths due to lack of RT/CRT access as previously described. The incremental cost-effectiveness ratio (ICER) was calculated from direct medical costs and LYs. The indirect costs from mortality-related productivity loss (MRPL) were estimated based on life expectancy, wage and labor force participation rate. The MRPL was compared with direct medical cost. All costs and effectiveness were age-adjusted based on 2016 Brazilian data and discounted at 3% per year. Costs were adjusted to 2016 U.S. dollars. One-way sensitivity analysis was performed to assess the robustness of the model. Results: The annual cost to close RT gap was $14.3 million, with additional cost of $4.1 million to close the CRT gap. The average years of potential life lost per death was 20.5. Cost per life saved was $10,820 for RT alone (ICER: $528/LY) and $18,919 for CRT (ICER: $584/LY), respectively. The MRPL due to shortage of RT/CRT were 70/81 million respectively. Conclusion: Providing universal access to RT/CRT for cervical cancer patients in the BPHS will incur low cost per life-year saved and provide large economical gain by saving thousands of lives.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».