Minimization of resource utilization data collected within cost-effectiveness analyses conducted alongside Canadian Cancer Trials Group phase III trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cost-effectiveness analyses embedded within randomized trials allow for evaluation of value alongside conventional efficacy outcomes; however, collection of resource utilization data can require considerable trial resources. METHODS: We re-analyzed the results from four phase III Canadian Cancer Trials Group trials that embedded cost-effectiveness analyses to determine the impact of minimizing potential cost categories on the incremental cost-effectiveness ratios. For each trial, we disaggregated total costs into component incremental cost categories and recalculated incremental cost-effectiveness ratios using (1) only the top 3 cost categories, (2) the top 5 cost categories, and (3) all cost components. Using individual trial-level data, confidence intervals for each incremental cost-effectiveness ratio simulation were generated by bootstrapping and descriptively presented with the original confidence intervals (and incremental cost-effectiveness ratios) from the publications. RESULTS: Drug acquisition costs represented the highest incremental cost category in three trials, while hospitalization costs represented the other consistent cost driver and the top incremental cost category in the fourth trial. Recalculated incremental cost-effectiveness ratios based on fewer cost components (top 3 and top 5) did not differ meaningfully from the original published results. Based on conventional willingness-to-pay thresholds (US$50,000-US$100,000 per quality-adjusted life-year), none of the re-analyses would have changed the original perception of whether the experimental therapies were considered cost-effective. CONCLUSIONS: These results suggest that the collection of resource utilization data within cancer trials could be narrowed. Omission of certain cost categories that have minimal impact on incremental cost-effectiveness ratio, such as routine laboratory investigations, could reduce the costs and undue burden associated with the collection of data required for cancer trial cost-effectiveness analyses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: oui · Porte sur un sujet canadien: oui | Observationnel | low |
| gpt | Métarecherche Domaine: Méthodes · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | low |
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 | 0,431 | 0,683 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».