Minimizing drug wastage (DW) and cost of cabazitaxel used to treat metastatic castrate-resistant prostate cancer (mCRPC).
Notice bibliographique
Résumé
6550 Background: Cabazitaxel is indicated for mCRPC, but is associated with substantial DW and financial strain on hospital budgets. It is only available in single-dose 60mg vials and has short reconstituted drug stability of < 24 hours. We aimed to determine feasibility and cost savings of an aggressive batching strategy to facilitate vial sharing of Cabazitaxel. Methods: Our mitigation strategy was to administer Cabazitaxel 20mg/m 2 q3-weekly (without prophylactic G-CSF) on a single weekday whenever possible. Drug was prepared after patient (pt) arrival. Remaining amount from each vial was saved for subsequent pts on the same day. Amount administered, discarded and number of (#) vials used were obtained from pharmacy records. We estimated drug cost without batching by assigning 1 vial/treatment, and drug cost with batching from the actual # vials used. Cost of DW was determined from the amount discarded. All cost calculations were based on market price ($96.7CAD/mg) accounting for Sanofi’s discount incentive (5 vials for the price of 4), allowing a real-world cost assessment. Results: Between 09/2015 and 09/2018, 74 pts received 404 Cabazitaxel treatments on 164 days using 319 vials. Multiple pts were batched on 68% treatment days. Every 3 pts batched saved 1 vial. Average dose/treatment was 37mg (20-45mg). Among 10 treatment cancellations, prepared drug was administered for subsequent pts in 9 cases. Drug and DW costs over the 3-year period with and without batching are shown in Table. Conclusions: Batching ≥3 pts on a single weekday was feasible and significantly lowered drug cost of Cabazitaxel by reducing wastage. This strategy could help mitigate costs associated with wastage for other oncology drugs. [Table: see text]
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».