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Enregistrement W2946903222 · doi:10.1200/jco.2019.37.15_suppl.6629

Cost disparities with age in the treatment of advanced non-small cell lung cancer (NSCLC) in Ontario, Canada.

2019· article· en· W2946903222 sur OpenAlexaffabout
Ying Wang, Peter Ellis, Gregory R. Pond, Hsien Seow, Amiram Gafni

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Financial Impacts of Cancer
Établissements canadiensJuravinski Cancer CentreMcMaster UniversityBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLung cancerCancer registryPopulationRetrospective cohort studyHealth careCancerCohortChemotherapyStage (stratigraphy)Internal medicineGerontologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

6629 Background: Previous studies noted an association between age and cost of care in NSCLC. The drivers of these cost disparities have not yet been fully examined. We conducted a cost analysis study examining the differences in, and drivers of, costs of NSCLC care across age groups in Ontario, Canada. Methods: We conducted a retrospective cohort study of patients diagnosed in Ontario from Apr 1, 2007 to Mar 30, 2014, who received palliative chemotherapy for stage IV NSCLC. Variables of interest were extracted from registry data linked by the Institute for Clinical Evaluative Sciences (ICES). The mean total cost of care including systemic therapy and supportive care, was calculated in 2015 CAD dollars by fiscal year of diagnosis. Results: Of all NSCLC cases diagnosed in Ontario (n = 37,786), 17,203 (45.5%) were de novo stage IV, of which 29.7% of patients received any chemotherapy for their disease (n = 5,113), and 281 patients are presumed alive. In this population, median age was 65 to 69 years, 51.9% were male, 43.5% were adenocarcinomas, and 25.1% received second line chemotherapy. After adjusting for comorbidities, income, gender, year of diagnosis, and rural versus urban living, the average lifetime costs per patient remains significantly inversely related to age (p < 0.001). Belonging to the highest income quintile (p = 0.006) and being diagnosed in more recent years (p < 0.001) contributes significantly to increasing overall healthcare costs. Elderly patients (80+) cost less (71%) and have shorter survival time (HR of death 1.28, 95% C.I. 1.10 to 1.50) compared to younger patients (≤45 years old). Accounting for longer survival in younger patients, the youngest group still incur a higher cost per day alive than other age groups ($471/day in ≤45 group, $301/day in > 85 group). Hospitalization accounts for ~30% of total cost in both age groups. Chemotherapy accounts for 1% of total health care costs amongst the elderly (80+) age group and 10% of costs in ≤45 group. Conclusions: Our study shows that, despite everyone receiving systemic therapy in this patient population, younger patients incur significantly higher costs than elderly patients with advanced NSCLC, both before and after adjusting for survival. While hospitalization accounts for the biggest component of total costs, patients with high income and more recent years of diagnosis drive the higher costs of care, and chemotherapy remains a driver of higher costs amongst younger patients.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,173

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,266 · 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
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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