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Enregistrement W4382631068 · doi:10.1007/s40273-023-01295-2

Systematic Literature Review to Identify Cost and Resource Use Data in Patients with Early-Stage Non-small Cell Lung Cancer (NSCLC)

2023· review· en· W4382631068 sur OpenAlexaboutno aff
Nick Jovanoski, Ṣẹ̀yẹ Abògúnr̀in, Danilo Di Maio, Rossella Belleli, Pollyanna Hudson, Sneha Bhadti, Libby G. Jones

Notice bibliographique

RevuePharmacoEconomics · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesF. Hoffmann-La Roche
Mots-clésMedicineLung cancerStage (stratigraphy)Health careChecklistIndirect costsHealth economicsDiseaseFamily medicinePublic healthOncologyInternal medicinePathologyBusinessPsychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Approximately 2 million new cases and 1.76 million deaths occur annually due to lung cancer, with the main histological subtype being non-small cell lung cancer (NSCLC). The costs and resource use associated with NSCLC are important considerations to understand the economic impact imposed by the disease on patients, caregivers and healthcare services. OBJECTIVE: The objective of this systematic literature review (SLR) is to provide a comprehensive overview of the available direct medical costs, direct non-medical costs, indirect costs, cost drivers and resource use data available for patients with early-stage NSCLC. METHODS: Electronic searches were conducted via the Ovid platform in March 2021 and June 2022 and were supplemented by grey literature searches. Eligible patients had early-stage (stage I-III) resectable NSCLC and received treatment in the neoadjuvant or adjuvant setting. There was no restriction on intervention or comparators. Publication date was restricted to 2011 onwards, and English language publications or non-English language publications with an English abstract were of primary interest. Due to the anticipation of many studies meeting the inclusion criteria, analyses were restricted to full publications from countries of primary interest (Australia, Brazil, Canada, China, France, Germany, Italy, Japan, South Korea, Spain, UK and the US) and those with > 200 patients. The Molinier checklist was applied to conduct quality assessment. RESULTS: Forty-two full publications met the eligibility criteria and were included in this SLR. Early-stage NSCLC was associated with significant direct medical costs and healthcare utilisation, and the economic burden of the disease increased with its progression. Surgery was the primary cost driver in stage I patients, but as patients progressed to stage II and III, treatments such as chemotherapy and radiotherapy, and inpatient care became the main cost drivers. There was no significant difference in resource use between patients with early-stage disease. However, these data were heavily US-centric and there was a paucity of data relating to direct non-medical and indirect costs associated with early-stage NSCLC. CONCLUSIONS: Preventing disease progression for patients with NSCLC could reduce the economic burden of NSCLC on patients, caregivers and healthcare systems. This review provides a comprehensive overview of the available cost and resource use data in this indication, which is important in guiding the decisions of policy makers regarding the allocation of resources. However, it also indicates a need for more studies comparing the economic impact of NSCLC in markets in addition to the US.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,317
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,341 · 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

Citations13
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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