Healthcare resource utilization and costs associated with first-line ibrutinib compared to chemoimmunotherapy treatment among Medicare beneficiaries with chronic lymphocytic leukemia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This retrospective observational study aimed to compare healthcare resource utilization and costs of Medicare beneficiaries with chronic lymphocytic leukemia (CLL)/small lymphocytic lymphoma (SLL) who received ibrutinib versus chemoimmunotherapy (CIT) in first line (1 L). METHODS: Fee-for-service (FFS) and Medicare Advantage (MA) claims data were used to identify adults with a CLL/SLL diagnosis initiating 1 L ibrutinib single agent or CIT between 4 March 2016 and 30 September 2017 (index date). HRU and costs (Medicare spending) were evaluated during 1 L Oncology Care Model (1 L OCM) episodes (the first six months post-index) and over the observed 1 L duration. Patients' baseline characteristics were balanced using inverse probability of treatment weighting. Mean monthly cost differences (MMCDs) obtained from ordinary least square regressions were used to compare costs between ibrutinib and CIT cohorts. RESULTS: = 303), ibrutinib was also associated with a monthly total healthcare cost reduction (1 L OCM: MMCD=-$10,459; 1 L duration: MMCD=-$5492). CONCLUSIONS: In Medicare patients with CLL/SLL, 1 L ibrutinib single agent was associated with total monthly cost savings relative to 1 L CIT, driven by lower monthly medical costs that fully offset higher monthly pharmacy costs.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».