Pembrolizumab Weight-Based Dosing: Conviction and Lacunae in Adopting a Cost-Saving Approach—A Survey Report
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Use of immunotherapy drugs has increased leaps and bounds in the last decade with promising results in some of the cancers. The use is limited in low- and middle-income countries due to cost constraints. Weight-based dosing is one measure adopted by Canada and Israel to reduce cost burden and improve access to immunotherapeutic drugs. Objective We conducted a survey among medical oncologists from India to understand challenges faced in accepting the weight-based dosing of pembrolizumab. Materials and Methods Questionnaire covering various aspects related to use of immunotherapy drugs was made and it was circulated across various social media platforms. Medical oncologists practicing across India were invited to participate in this survey. The issues like access to drugs and awareness about weight-based dosing of pembrolizumab were covered in the survey. Also, the impact of international guidelines on accepting the weigh-based dosing was studied. Results Ninety-nine medical oncologists across India participated in the survey. Only 60% medical oncologists are aware about weight-based dosing of pembrolizumab practiced in other countries. Further, 70% of medical oncologists could not prescribe immunotherapy due to cost factor in majority (90%) of their patients. More than 90% agreed that they will use weight-based dosing of pembrolizumab if the Drug Controller General of India, National Comprehensive Cancer Network, or European Society of Medical Oncologists guidelines endorses weight-based dosing. Conclusion Weight-based dosing of pembrolizumab would be accepted if policy makers and Indian medical oncology societies come together and formulate guidelines. Such guidelines will improve accessibility to immunotherapy drugs and lead to huge cost savings.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».