MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3209679657 · doi:10.1158/1055-9965.epi-21-0321

Expenditures in Young Adults with Hodgkin Lymphoma: NCI-Designated Comprehensive Cancer Centers versus Other Sites

2021· article· en· W3209679657 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueCancer Epidemiology Biomarkers & Prevention · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Financial Impacts of Cancer
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesStand Up To CancerEntertainment Industry FoundationAmerican Association for Cancer Research
Mots-clésYoung adultCancerMEDLINEPatient care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Outcomes among Hodgkin lymphoma (HL) patients diagnosed between 22 and 39 years are worse than among those diagnosed <21 years, and have not seen the same improvement over time. Treatment at an NCI-designated Comprehensive Cancer Center (CCC) mitigates outcome disparities, but may be associated with higher expenditures. Methods: We examined cancer-related expenditures among 22- to 39-year-old HL patients diagnosed between 2001 and 2016 using deidentified administrative claims data (OptumLabs Data Warehouse; CCC: n = 1,154; non-CCC: n = 643). Adjusting for sociodemographics, clinical characteristics, and months enrolled, multivariable general linear models modeled average monthly health-plan paid (HPP) expenditures, and incidence rate ratios compared CCC/non-CCC monthly visit rates. Results: In the year following diagnosis, CCC patients had higher HPP expenditures ($12,869 vs. $10,688, P = 0.001), driven by higher monthly rates of CCC nontreatment outpatient hospital visits (P = 0.001) and per-visit expenditures for outpatient hospital chemotherapy ($632 vs. $259); higher CCC inpatient expenditures ($1,813 vs. $1,091, P = 0.001) were driven by 3.1 times higher rates of chemotherapy admissions (P = 0.001). Out-of-pocket expenditures were comparable (P = 0.3). Conclusions: Young adults with HL at CCCs saw higher health-plan expenditures, but comparable out-of-pocket expenditures. Drivers of CCC expenditures included outpatient hospital utilization (monthly rates of non-therapy visits and per-visit expenditures for chemotherapy). Impact: Higher HPP expenditures at CCCs in the year following HL diagnosis likely reflect differences in facility structure and comprehensive care. For young adults, it is plausible to consider incentivizing CCC care to achieve superior outcomes while developing approaches to achieve long-term savings.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,072
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCancer Epidemiology Biomarkers & PreventionMême sujetEconomic and Financial Impacts of CancerTravaux en français237 207