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Enregistrement W4379281125 · doi:10.1200/jco.2023.41.16_suppl.e18916

Receipt of financial drug assistance for oral targeted therapy among older adults with advanced non-small cell lung cancer (NSCLC).

2023· article· en· W4379281125 sur OpenAlexaboutno aff
Anika Kumar, Meera Vimala Ragavan, Sandra Zeng, Melisa L. Wong

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Financial Impacts of Cancer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineGeriatric oncologyCohortLung cancerCancerTargeted therapyInternal medicineFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e18916 Background: Financial drug assistance programs are a critical resource to mitigate financial toxicity for oral targeted therapy but can be challenging to access and navigate. Older adults with cancer frequently face high copayments for oral targeted therapy, yet they may be less able to navigate assistance programs due to functional and cognitive impairments. To identify potential barriers to receipt of assistance among older adults with advanced NSCLC, we evaluated associations between demographic, clinical, and geriatric assessment characteristics and receipt of financial drug assistance. Methods: We conducted a prospective cohort study at a Comprehensive Cancer Center where thoracic oncology nurses and pharmacists are available to help patients navigate financial drug assistance applications. We enrolled adults age > 65 with advanced NSCLC starting a new chemotherapy, immunotherapy, and/or oral targeted therapy regimen with non-curative intent. For this analysis, we included only older adults who received oral targeted therapy. Patients completed a pretreatment geriatric assessment to evaluate function, cognition, social support, comorbidities, mood, and nutrition. Receipt of financial drug assistance was abstracted from the medical record. We used Fisher’s exact tests to evaluate for differences in demographic, clinical, and geriatric assessment characteristics between those who did and did not receive financial drug assistance. Results: Of the 168 older adults with advanced NSCLC in the parent cohort study, 45 received oral targeted therapy and were included in this analysis. Median age was 74 (range 65-94); 56% were White, 40% Asian, 2% Black, and 2% Hispanic. The majority had Medicare (76%) followed by private insurance (18%), Medicare and Medicaid (4%), and Medicaid alone (2%). On the geriatric assessment, 60% were dependent in instrumental activities of daily living, 20% were dependent in basic activities of daily living, 51% had an abnormal Montreal Cognitive Assessment, and 42% had poor tangible social support. Overall, 9 older adults (20%) received financial drug assistance for their oral targeted therapy. Older adults with a lower household income were more likely to receive financial drug assistance (p = 0.007). There were no statistically significant differences in receipt of financial drug assistance according to other demographic, clinical, or geriatric assessment characteristics including function, cognition, and social support. Conclusions: Older adults with advanced NSCLC on oral targeted therapy with lower household incomes were appropriately more likely to receive financial drug assistance. The lack of associations between receipt of financial drug assistance and function, cognition, and social support suggests that thoracic oncology staff are successfully helping older adults navigate financial drug assistance programs.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,303 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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