MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4393970104 · doi:10.1016/j.breast.2024.103727

Global representativeness and impact of funding sources in cost-effectiveness research on systemic therapies for advanced breast cancer: A systematic review

2024· review· en· W4393970104 sur OpenAlexaboutno aff
Felippe Lazar Neto, Marina Acevedo Zarzar de Melo, Cássio Murilo Trovo Hidalgo Filho, Maria Cecília Mathias-Machado, Laura Testa, Alessandro Gonçalves Campolina

Notice bibliographique

RevueThe Breast · 2024
Typereview
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Financial Impacts of Cancer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRepresentativeness heuristicBreast cancerOncologyCancerIntensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Breast cancer (BC) is the most incident tumor and, consequently, any new intervention can potentially promote a considerable budget impact if incorporated. Cost-effectiveness (CE) studies assist in the decision-making process but may be influenced by the country's perspective of analysis and pharmaceutical industry funding. METHODS: A systematic review of Medline, Scopus, and Web of Science from January 1st, 2012 to July 8th, 2022 was conducted to identify CE studies of tumor-targeted systemic-therapies for advanced BC. Articles without incremental cost-effectiveness ratio calculations were excluded. We extracted information on the country and class of drug studied, comparator type, authors' conflicts of interest (COI), pharmaceutical industry funding, and authors' conclusions. RESULTS: 71 studies comprising 204 CE assessments were included. The majority of studies were from the United States and Canada (44%), Asia (32%) and Europe (20%). Only 8% were from Latin America and none from Africa. 31% had pharmaceutical industry funding. The most studied drug classes were cyclin-dependent-kinase inhibitors (29%), anti-HER2 therapy (23%), anti-PD(L)1 (11%) and hormone therapy (11%). Overall, 34% of CE assessments had favorable conclusions. Pharmaceutical industry-funded articles had a higher proportion of at least one favorable conclusion (82% vs. 24%, p-value<0.001), European countries analyzed (45% vs. 9%, p-value = 0.003), and CE assessments with same class drug comparators (56% vs. 33%, p-value = 0.004). CONCLUSIONS: Breast cancer CE literature scarcely represents low-and-middle-income countries' perspectives and is influenced by pharmaceutical industry funding which targets European countries', frequently utilizes comparisons within same-drug class, and is more likely to have favorable conclusions.

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)0,005
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 enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,179
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe BreastMême sujetEconomic and Financial Impacts of CancerTravaux en français237 207