Can Administrative Data Improve the Performance of Cancer Clinical Trial Economic Analyses?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Trial economic analyses, such as cost-effectiveness analysis, often rely on trial-collected data, which are burdensome and expensive to collect and may be incomplete. In contrast, administrative databases systematically collect health system encounters. We investigated whether administrative data could improve the performance of cancer trial economic analysis. METHODS: Health administrative data were probabilistically linked to Ontario patient data from the Canadian Cancer Trials Group CO.17 trial (n = 572), which evaluated cetuximab plus best supportive care (75 linked Ontario patients) versus best supportive care alone (73 patients) in previously treated metastatic colorectal cancer. Trial-collected resource utilization data and vital status were compared with administrative data. Cost effectiveness in 2007 Canadian dollars was determined with bootstrap incremental cost-effectiveness ratio (ICER) CIs. RESULTS: Up to trial date of last contact, administrative data vital status was concordant in more than 96%. Twenty-nine subsequent deaths occurred. Up to trial last contact, there were 50 net additional hospitalizations in administrative data and 33 net additional emergency department visits. Total costs were $3,023,034 for the cetuximab group and $1,191,118 for the control group up to trial last contact. The ICER was $211,128 per life-year gained (90% CI, $101,396 to $694,950) up to trial last contact and $164,378 (90% CI, -$138,260 to $644,555) up to administrative data last contact. ICER estimates were similar to the analysis using trial-collected data. CONCLUSION: Administrative data were more complete than trial data for hospital encounters, a key cost driver in economic analysis. There was a longer follow-up. This demonstrates the potential of administrative data to relieve the burden of collecting key data in cancer trials, which represents a considerable effort and expense.
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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 | 0,051 | 0,011 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».