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Enregistrement W2969529992 · doi:10.9778/cmajo.20190011

Demographic characteristics and cost of treatment among oncology patients in a publicly funded system, the Ontario Trillium Drug Program: a retrospective cohort study

2019· article· en· W2969529992 sur OpenAlexafffundvenueabout
Stephanie Y. Cheng, Farah E. Saxena, Soo Jin Seung, Craig C. Earle, Kelvin Chan, Nicole Mittmann

Notice bibliographique

RevueCMAJ Open · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Financial Impacts of Cancer
Établissements canadiensCanadian Centre for Applied Research in Cancer ControlHealth Sciences CentreCanadian Partnership Against CancerUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesPartenariat Canadien Contre Le CancerCancer Care Ontario
Mots-clésRetrospective cohort studyMedicineCohortOncologyInternal medicineFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The aim of this study was to characterize the demographic characteristics and investigate the cost of a publicly funded system, the Ontario Trillium Drug Program (TDP), for an oncology patient population. METHODS: We ascertained all TDP claims between April 1997 and December 2016 from the Ontario Drug Benefit database to assess use and cost. Each drug was classified as a cancer treatment drug, cancer supportive therapy drug or noncancer drug. We also identified a cohort of patients with cancer with least 1 TDP claim, for whom we examined demographic and claims-related characteristics. RESULTS: Over the study period, 50 975 293 TDP claims totalling $4.8 billion were made. Although the proportion of cancer claims among all TDP claims remained constant between 1997 and 2016, the total annual cost of cancer treatment drugs increased nearly 40-fold. Imatinib and lenalidomide together accounted for nearly half of the cost of all cancer treatment drugs. We identified a cohort of 49 892 patients with cancer, of whom 18 631 (37.3%) were enrolled in the TDP before their cancer diagnosis and 31 261 (62.7%) were enrolled after their diagnosis. The former were more likely than the latter to be in lower income quintiles and to have more chronic conditions. Significant differences were also found in the distribution of cancer diagnoses between the 2 groups. INTERPRETATION: In the TDP, use increased over time and differed across cancer diagnoses and drugs. These results have public health and policy implications as antineoplastic drug costs continue to rise and place a burden on 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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: oui
Observationnellow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: oui
Observationnelhigh
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,001
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 enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,953

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,232 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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