Correlation of Anticancer Drug Prices with Outcomes of Overall Survival and Progression-Free Survival in Clinical Trials in Japan
Notice bibliographique
Résumé
Drug pricing methods vary extensively across countries. Japan calculates drug prices using cost accounting and based on the efficacy of similar drugs. This study investigated the relationship between drug prices and their clinical efficacy and usefulness using public information on anticancer drugs reimbursed by the National Health Insurance price listing between January 2009 and March 2020. We investigated drug characteristics, prices, and clinical benefits based on overall survival (OS) and progression-free survival (PFS). Eighty anticancer drugs were approved in Japan during the study period. The largest number (28 drugs, 35.0%) was approved based on PFS, 18 (22.5%) were approved based on OS, and 13 (16.3%) based on the response rate. The mean (±SD) drug price was JPY 88,416.2 (±148,974.7), while the median drug price (with quartiles) was JPY 21,694 (JPY 4855.0-JPY 93,396.8). Drug prices were significantly higher for PFS than for OS, while cost index-the drug price to extend PFS or OS by one day-did not differ significantly between PFS and OS. The relationship between the 46 drugs approved based on OS or PFS and their prices was examined. A correlation was found between drug prices and their clinical usefulness in terms of OS but not PFS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».