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Enregistrement W4386466800 · doi:10.1001/jamadermatol.2023.3179

Changes in Health Care Costs, Survival, and Time Toxicity in the Era of Immunotherapy and Targeted Systemic Therapy for Melanoma

2023· article· en· W4386466800 sur OpenAlexaffabout
Sarah B. Bateni, Paul Nguyen, Antoine Eskander, Soo Jin Seung, Nicole Mittmann, Matthew Jalink, Arjun Gupta, Kelvin Chan, Nicole J. Look Hong, Timothy P. Hanna

Notice bibliographique

RevueJAMA Dermatology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCutaneous Melanoma Detection and Management
Établissements canadiensQueen's UniversityHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCohortMelanomaCancer registryRetrospective cohort studyProportional hazards modelPropensity score matchingInternal medicinePopulationCohort studyCancerEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Melanoma treatment has evolved during the past decade with the adoption of adjuvant and palliative immunotherapy and targeted therapies, with an unclear impact on health care costs and outcomes in routine practice. Objective: To examine changes in health care costs, overall survival (OS), and time toxicity associated with primary treatment of melanoma. Design, Setting, and Participants: This cohort study assessed a longitudinal, propensity score (PS)-matched, retrospective cohort of residents of Ontario, Canada, aged 20 years or older with stages II to IV cutaneous melanoma identified from the Ontario Cancer Registry from January 1, 2018, to March 31, 2019. A historical comparison cohort was identified from a population-based sample of invasive melanoma cases diagnosed from the Ontario Cancer Registry from January 1, 2007, to December 31, 2012. Data analysis was performed from October 17, 2022, to March 13, 2023. Exposures: Era of melanoma diagnosis (2007-2012 vs 2018-2019). Main Outcomes and Measures: The primary outcomes were mean per-capita health care and systemic therapy costs (Canadian dollars) during the first year after melanoma diagnosis, time toxicity (days with physical health care contact) within 1 year of initial treatment, and OS. Standardized differences were used to compare costs and time toxicity. Kaplan-Meier methods and Cox proportional hazards regression were used to compare OS among PS-matched cohorts. Results: A PS-matched cohort of 731 patients (mean [SD] age, 67.9 [14.8] years; 437 [59.8%] male) with melanoma from 2018 to 2019 and 731 patients (mean [SD] age, 67.9 [14.4] years; 440 [60.2%] male) from 2007 to 2012 were evaluated. The 2018 to 2019 patients had greater mean (SD) health care (including systemic therapy) costs compared with the 2007 to 2012 patients ($47 886 [$55 176] vs $33 347 [$31 576]), specifically for stage III ($67 108 [$57 226] vs $46 511 [$30 622]) and stage IV disease ($117 450 [$79 272] vs $47 739 [$37 652]). Mean (SD) systemic therapy costs were greater among 2018 to 2019 patients: stage II ($40 823 [$40 621] vs $10 309 [$12 176]), III ($55 699 [$41 181] vs $9764 [$12 771]), and IV disease ($79 358 [$50 442] vs $9318 [$14 986]). Overall survival was greater for the 2018 to 2019 cohort compared with the 2007 to 2012 cohort (3-year OS: 74.2% [95% CI, 70.8%-77.2%] vs 65.8% [95% CI, 62.2%-69.1%], hazard ratio, 0.72 [95% CI, 0.61-0.85]; P < .001). Time toxicity was similar between eras. Patients with stage IV disease spent more than 1 day per week (>52 days) with physical contact with the health care system by 2018 to 2019 (mean [SD], 58.7 [43.8] vs 44.2 [26.5] days; standardized difference, 0.40; P = .20). Conclusions and Relevance: This cohort study found greater health care costs in the treatment of stages II to IV melanoma and substantial time toxicity for patients with stage IV disease, with improvements in OS associated with the adoption of immunotherapy and targeted therapies. These health system-wide data highlight the trade-off with adoption of new therapies, for which there is a greater economic burden to the health care system and time burden to patients but an associated improvement in survival.

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 enseignants0,401
Score d'incertitude au seuil0,796

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations40
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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