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Enregistrement W4308954619 · doi:10.1007/s40273-022-01198-8

Patient Preferences in Targeted Pharmacotherapy for Cancers: A Systematic Review of Discrete Choice Experiments

2022· review· en· W4308954619 sur OpenAlexaff
Shan Jiang, Ru Ren, Yuanyuan Gu, Varinder Jeet, Ping Liu, Shunping Li

Notice bibliographique

RevuePharmacoEconomics · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Environmental Valuation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMacquarie University
Mots-clésQuality of Life ResearchHealth economicsPharmacotherapyPharmacoeconomicsHealth administrationMedicinePublic healthIntensive care medicineOncologyInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Targeted pharmacotherapy has been increasingly applied in cancer treatment due to its breakthroughs. However, the unmet needs of cancer patients are still significant, highlighting the urgency to investigate patient preferences. It is unclear how patients deliberate their choices between different aspects of targeted therapy, including cost, efficacy, and adverse events. Since discrete choice experiments (DCEs) have been widely applied to patient preference elicitation, we reviewed DCEs on targeted therapy for different cancers. We also synthesized evidence on the factors influencing patients' choices and their willingness-to-pay (WTP) for survival when treated by targeted therapy. METHODS: We searched databases, including PubMed, EMBASE and MEDLINE, up to August 16, 2022, supplemented by a reference screening. The attributes from the selected studies were categorized into three groups: outcomes, costs, and process. We also calculated the relative importance of attributes and WTP for survival whenever possible. The purpose, respondents, explanation, findings, significance (PREFS) checklist was used to evaluate the quality of the included DCE studies. RESULTS: The review identified 34 eligible studies from 13 countries covering 14 cancers, such as breast, ovarian, kidney, prostate, and skin cancers. It also reveals a rising trend of DCEs on this topic, as most studies were published after 2018. We found that patients placed higher weights on the outcome (e.g., overall survival) and cost attributes than on process attributes. On average, patients were willing to pay $561 (95% confidence interval [CI]: $415-$758) and $716 (95% CI $524-$958) out-of-pocket for a 1-month increase in progression-free survival and overall survival, respectively. PREFS scores of the 34 studies ranged from 2 to 4, with a mean of 3.38 (SD: 0.65), suggesting a reasonable quality based on the checklist. However, most studies (n = 32, 94%) did not assess the impact of non-responses on the results. CONCLUSIONS: This is the first systematic review focusing on patient preferences for targeted cancer therapy. We showcased novel approaches for evidence synthesis of DCE results, especially the attribute relative importance and WTP. The results may inform stakeholders about patient preferences toward targeted therapy and their WTP estimates. More studies with improved study design and quality are warranted to generate more robust evidence to assist decision making.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,910
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,217
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,153 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations36
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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