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Enregistrement W4394609958 · doi:10.3390/curroncol31040159

Evolution of Diagnoses, Survival, and Costs of Oncological Medical Treatment for Non-Small-Cell Lung Cancer over 20 Years in Osona, Catalonia

2024· article· en· W4394609958 sur OpenAlexvenueno aff
Marta Roig, David Compte Colomé, Gemma Basagaña Colomer, Emilia Sardo, Mauricio Alejandro Tournour, S. Fernandez, Arturo Ivan Ominetti, Emma Puigoriol‐Juvanteny, José Luis Molinero Polo, Daniel Badia Jobal, Nadia Espejo‐Herrera

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLung cancerImmunotherapyAdenocarcinomaPathologicalInternal medicineMedical diagnosisOncologyCancerEpidemiologyChemotherapyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Non-small-cell lung cancer (NSCLC) has experienced several diagnostic and therapeutic changes over the past two decades. However, there are few studies conducted with real-world data regarding the evolution of the cost of these new drugs and the corresponding changes in the survival of these patients. We collected data on patients diagnosed with NSCLC from the tumor registry of the University Hospital of Vic from 2002 to 2021. We analyzed the epidemiological and pathological characteristics of these patients, the diverse oncological treatments administered, and the survival outcomes extending at least 18 months post-diagnosis. We also collected data on pharmacological costs, aligning them with the treatments received by each patient to determine the cost associated with individualized treatments. Our study included 905 patients diagnosed with NSCLC. We observed a dynamic shift in histopathological subtypes from squamous carcinoma in the initial years to adenocarcinoma. Regarding the treatment approach, the use of chemotherapy declined over time, replaced by immunotherapy, while molecular therapy showed relative stability. An increase in survival at 18 months after diagnosis was observed in patients with advanced stages over the most recent years of this study, along with the advent of immunotherapy. Mean treatment costs per patient ranged from EUR 1413.16 to EUR 22,029.87 and reached a peak of EUR 48,283.80 in 2017 after the advent of immunotherapy. This retrospective study, based on real-world data, documents the evolution of pathological characteristics, survival rates, and medical treatment costs for NSCLC over the last two decades. After the introduction of immunotherapy, patients in advanced stages showed an improvement in survival at 18 months, coupled with an increase in treatment costs.

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 enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,181

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,394 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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