The burden of skeletal-related events in four Latin American countries: Argentina, Brazil, Colombia, and Mexico
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Skeletal-related events (SREs) are major bone complications that frequently occur in patients with solid tumors (ST) and bone metastases, and in patients with multiple myeloma (MM). SREs include pathological fracture, spinal cord compression, radiation to bone, and surgery to bone. Limited data are available regarding the burden of SREs in Latin America. We built an economic model to quantify the current and future economic burden of SREs among adults in four Latin American countries: Argentina, Brazil, Colombia, and Mexico. METHODS: A comprehensive literature review with a systematic search strategy was conducted to parameterize the economic burden of illness (BOI) model. Economic analyses were conducted using a prevalence-based model. Aggregate SRE costs obtained from country-specific sources were used. We also included patient productivity losses. Costs were expressed in 2020 USD for the total annual burden, annual burden per 1,000 at risk, and projected five-year burden. RESULTS: The estimated total number of SREs was 251,503 in 2020, amounting to a total annual cost of USD 1.4 billion. The total projected five-year cost was USD 6.9 billion. Annual costs were highest in Brazil (USD 779.1 million), followed by Mexico (USD 281.8 million), Argentina (USD 174.6 million), and Colombia (USD 120.1 million). The average financial burden per 1,000 at risk was greatest in Brazil (USD 3.6 million), followed by Mexico (USD 3.4 million), Colombia (USD 2.9 million), and Argentina (USD 2.7 million). CONCLUSION: Despite recommendations by medical societies for the use of bone-targeted agents in patients with solid tumors and bone metastasis or with multiple myeloma and bone lesions, a large proportion of patients at risk of experiencing SREs are not treated. Early detection of bone metastases and SREs and the use of the most effective preventative treatments are needed to decrease the clinical and economic burden of SREs in Latin America.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».