A population-based comparison of treatment, resource utilization, and costs by cancer stage for Ontario patients with HER2-positive breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We sought to expand the currently limited, Canadian, population-based data on the characteristics, treatment pathways, and health care costs according to stage in patients with human epidermal growth factor receptor-2 positive (HER2+) breast cancer (BC). METHODS: We extracted data from the publicly funded health care system in Ontario. Baseline characteristics, treatment patterns, and health care costs were descriptively compared by cancer stage (I-III vs. IV) for adult women diagnosed with invasive HER2+ BC between 2012 and 2016. Resource use was multiplied by unit costs for publicly funded health care services to calculate costs. RESULTS: Overall, 4535 patients with stage I-III and 354 with stage IV HER2+ BC were identified. Most patients with stage I-III disease were treated with surgery (4372, 96.4%), with the majority having a lumpectomy, and 3521 (77.6%) received radiation. Neoadjuvant (NAT) and adjuvant (AT) systemic treatment rates were 20.1% (n = 920) and 88.8% (n = 3065), respectively. Systemic treatment was received by 311 patients (87.9%) with metastatic HER2+ BC, 264 of whom (84.9%) received trastuzumab. Annual health care costs per patient were nearly 3 times higher for stage IV vs. stage I-III HER2+ BC. CONCLUSION: Per-patient annual costs were substantially higher for women with metastatic HER2+ BC, despite less frequent exposure to surgery and radiation compared to those with early stage disease. Increasing NAT rates in early stage disease represent a critical opportunity to prevent recurrence and reduce the costs associated with treating metastatic HER2+ BC.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».