An Arm and a Leg: The Rising Cost of Cancer Drugs and Impact on Access
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Increasing cancer drug prices present global challenges to treatment access and cancer outcomes. Substantial variability exists in drug pricing across countries. In countries without universal health care, patients are responsible for treatment costs. Low- or middle-income countries are heavily impacted, with limited patient access to novel cancer treatments. Financial toxicity is seen across cancer types, countries, and health care systems. Those at highest risk include younger patients, new immigrants, visible minority groups, and those without private health coverage. Currently, cancer drug pricing does not correlate with value or clinical benefit. Value-based pricing of oncology drugs may incentivize development of higher-value medicines and eliminate excess spending on drugs that yield little benefit. Generics and biosimilars in oncology can also improve affordability and patient access, offering dramatic reductions in drug spending while maintaining patient benefit. Oncologists can promote value-based care by following evidence-based clinical guidelines that avoid low-value treatments. Researchers can also engage in value-based research that critically explores optimal cancer drug dosing, schedules, and treatment duration and defines patient populations most likely to benefit (e.g., through biomarker selection). Cancer Groundshot proposes that we improve outcomes for today's patients with cancer, including broader global access for high-value treatments, promotion of affordable cancer control strategies, and reduction of cancer morbidity and mortality through low-cost prevention and screening initiatives. Moving forward, major oncology societies recommend promoting uniform global access to essential cancer medicines and avoiding financial harm for patients as key principles in addressing the affordability of cancer drugs.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle