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Enregistrement W4394750730 · doi:10.1159/000537725

Evaluating the Economic Burden of Acute Myeloid Leukemia in Canada

2024· article· en· W4394750730 sur OpenAlexaffabout
Jean Lachaîne, C. Beauchemin, Fatéma Dodat, Yunghan Au, William K. Evans, Brian Leber, Kristjan Paulson, Andre C. Schuh, John M. Storring

Notice bibliographique

RevueActa Haematologica · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensMcGill University Health CentrePrincess Margaret Cancer CentreUniversity of ManitobaThrombosis and Atherosclerosis Research InstituteMcMaster UniversityABB (Canada)Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMyeloid leukemiaTotal costIncidence (geometry)ProductivityEconomic costIndirect costsHealth careIntensive care medicineEmergency medicinePediatricsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Acute myeloid leukemia (AML) represents a significant burden for patients and their families, and to the healthcare system. This study estimated the total cost of illness associated with newly diagnosed AML patients in Canada. METHODS: The economic burden of AML was estimated using an incidence-based model, analyzing different types of AML cases in Canada. Direct and indirect costs were calculated using scientific literature and Canadian clinical experts' inputs. Patients were categorized depending on their eligibility for intensive chemotherapy (fit and unfit patients) as well as according to age and cytogenetic markers. RESULTS: The total average cost of AML per patient is estimated to be CAD 178,073 with a cost of CAD 210,983 and CAD 145,163 for fit and unfit patients, respectively. The costs related to treatment represent half of the total average cost (52%), followed by hematopoietic stem cell transplant (23%), best supportive care (16%), productivity loss (6%), and wastage (4%). CONCLUSION: For patients with AML, the costs associated with fit patients are higher than unfit patients. Hospitalization and best supportive care costs are key cost drivers for the total costs of fit and unfit patients, respectively. This study highlights that AML is associated with a significant economic burden in Canada.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,841
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,347
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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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