The cost of chemotherapy administration: A systematic review and meta-analysis.
Notice bibliographique
Résumé
810 Background: Cancer treatment is a significant driver of healthcare costs worldwide, however, the economic impact of treating patients with anti-neoplastic agents is poorly elucidated. Hence, we conducted a systematic review and meta-analysis to estimate the direct costs associated with administering intravenous chemotherapy in an outpatient setting. Methods: We systematically searched four databases from 2010 to present and extracted hourly administration costs and the respective components of each estimate. Separate analyses were conducted of Canadian and United States (US) studies, respectively, to address a priori hypotheses regarding heterogeneity amongst administration cost estimates. The Drummond checklist was used to assess risk-of-bias. Data were summarized using medians with interquartile ranges and five outliers were identified; costs were presented in 2019 USD. Results: A total of 44 studies were analyzed, including sub-analyses of 19 US and seven Canadian studies. 26/44 studies were of moderate or high quality. When components of administration cost were evaluated, physician costs were reported most frequently (24 studies), followed by lab tests (13) and overhead costs (9). The median cost estimate when outliers were excluded was $142/hour (IQR = $103-166). Sensitivity analyses determined the median administration cost in the US was $149/hour (IQR = $118-158), and was $128/hour (IQR = $102-137) in Canada. Conclusions: There is currently a paucity of literature addressing the costs of chemotherapy administration, and existing studies utilize a patchwork of reporting methodologies which renders direct comparison challenging. Our results demonstrate that the cost of administering chemotherapy is approximately $125-150/hour, globally. This value is dependent upon the region of analysis, inclusiveness of cost subcomponents as well as the methodology used to estimate unit prices, as described here.
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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 | 0,009 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,025 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».