Better treatment at what cost? A study of myeloma spending.
Notice bibliographique
Résumé
60 Background: Multiple myeloma represents less than 1.5% of new cancer cases in Canada. Currently, the estimated median overall survival is at least 5-6 years, primarily driven by therapeutic advances over the past decade. As treatment protocols routinely use doublet and triplet combinations, there are increasing concerns about the ability of health systems to afford growing costs of treatment. To inform system planning in Ontario, we examined trends in costs and utilization of myeloma drugs funded by Ontario’s New Drug Funding Program (NDFP) and the Ontario Drug Benefit program (ODB). Methods: NDFP primarily funds IV cancer drugs while ODB funds take-home cancer drugs (THCD). Treatment volumes and government costs, including drug costs and pharmacy fees where applicable, were obtained from ODB and NDFP claims data. Based on the available data, trends were examined from the 2010/11 to the second quarter of the 2019/20 fiscal year. Results: A total of 7 myeloma drugs (3-IV cancer drugs, 4-THCD) were examined. Over 9 years (2010/11 - 2018/19), spending on publicly-funded myeloma drugs increased by 303% while treatment volumes increased by 116%. Between 2014/15 and 2018/19, bortezomib spending decreased by 72%, largely due to generic pricing policies, while lenalidomide spending increased by 158%, likely due to new indications. By 2018/19, these 7 drugs accounted for 17% of the total cancer drug costs under Ontario's publicly funded programs. NDFP spending on IV cancer drugs by the second quarter of 2019/20 has surpassed the annual expenditures in 2018/19 due to the addition of daratumumab. Conclusions: Since 2010/11, growth in Ontario's public expenditures on myeloma drugs has outpaced savings from pricing policies and this growth is mainly driven by the high cost of the novel agents.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».