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Enregistrement W4366351945 · doi:10.1007/s41669-023-00407-0

Healthcare Resource Utilization and Costs in Patients with EGFR-Mutated Advanced Non-Small Cell Lung Cancer Receiving First-Line Treatment in the United States: An Insurance Claims-Based Descriptive Analysis

2023· article· en· W4366351945 sur OpenAlexaff
Julie Vanderpoel, Bruno Émond, Isabelle Ghelerter, Katherine Milbers, Marie‐Hélène Lafeuille, Patrick Lefèbvre, Lorie Ellis

Notice bibliographique

RevuePharmacoEconomics - Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensGroup for Research in Decision Analysis
Organismes subventionnairesJanssen Scientific Affairs
Mots-clésOsimertinibMedicineLung cancerHealth carePopulationOncologyDiseaseInternal medicineChemotherapyCancerIntensive care medicineEpidermal growth factor receptorErlotinibEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: An estimated 10-15% of non-small cell lung cancer (NSCLC) cases present with epidermal growth factor receptor mutation (EGFRm). While EGFR tyrosine kinase inhibitors (EGFR-TKIs) such as osimertinib have become first-line (1L) standard of care for these patients, limited chemotherapy use still occurs in real-world practice. Studies of healthcare resource use (HRU) and cost of care provide a means by which the value of various treatment regimens, healthcare efficiency, and disease burden can be assessed. These studies are important for population health decision makers and health systems that prioritize value-based care to drive population health. OBJECTIVE: The aim of this study was to descriptively assess HRU and costs among patients with EGFRm advanced NSCLC initiating 1L therapy in the United States. METHODS: IBM MarketScan Research Databases (January 1, 2017 to April 30, 2020) were used to identify adult patients with advanced NSCLC, based on a diagnosis for lung cancer (LC) and initiation of 1L therapy or diagnosis of metastases within 30 days of the first LC diagnosis. All patients had ≥ 12 months of continuous insurance eligibility prior to the first LC diagnosis and initiated (in 2018 or after) an EGFR-TKI during any line of therapy to proxy EGFRm status. Per-patient-per-month all-cause HRU and costs were described during 1L for patients initiating 1L osimertinib or chemotherapy. RESULTS: A total of 213 patients with advanced EGFRm NSCLC were identified (mean age at 1L initiation: 60.9 years; 69.0% female). In 1L, 66.2% initiated osimertinib, 21.1% chemotherapy, and 12.7% another regimen. Mean 1L therapy duration was 8.8 months (osimertinib) and 7.6 months (chemotherapy), respectively. Among osimertinib recipients, 28% had an inpatient admission, 40% an emergency room (ER) visit, and 99% an outpatient visit. Among chemotherapy recipients, these proportions were 22%, 31%, and 100%. Mean monthly all-cause healthcare costs among osimertinib and chemotherapy patients were US$27,174 and US$23,343, respectively. Among osimertinib recipients, drug-related costs (including pharmacy and outpatient antineoplastic drug and administration costs) made up 61% (US$16,673) of total costs, inpatient costs 20% (US$5462), and other outpatient costs 16% (US$4432). In chemotherapy recipients, 59% (US$13,883) of total costs were drug-related, 5% (US$1166) were inpatient costs, and 33% (US$7734) other outpatient costs. CONCLUSIONS: Higher mean total cost of care was observed among patients receiving 1L TKI (osimertinib) than 1L chemotherapy in EGFRm advanced NSCLC. However, descriptive differences in type of spending and HRU were identified: higher inpatient costs and inpatient days for osimertinib versus higher outpatient costs for chemotherapy. Findings suggest that significant unmet needs may remain for 1L treatment of EGFRm NSCLC, and despite significant advances in targeted care, further individualized therapies are needed to balance benefits, risks, and total cost of care. Furthermore, observed descriptive differences in inpatient admissions may have implications for quality of care and patient quality of life, for which additional research is warranted.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,339 · 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.

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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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