Demographic characteristics and cost of treatment among oncology patients in a publicly funded system, the Ontario Trillium Drug Program: a retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
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| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: oui | Observationnel | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: oui | Observationnel | high |
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».