Phase-Based and Lifetime Health System Costs of Care for Patients Diagnosed with Leukemia and Lymphoma: A Population-Based Descriptive Study
Notice bibliographique
Résumé
Hematologic cancers, notably leukemias and lymphomas, pose significant challenges to healthcare systems globally, due to rising incidence rates and increasing costs. This study aimed to estimate the phase and lifetime health system total costs (not net costs) of care for patients diagnosed with leukemia and lymphoma in Ontario, Canada. We conducted a population-based study of patients diagnosed between 2005 and 2019, using data from the Ontario Cancer Registry linked with health administrative databases. Costs were estimated using a phase-based approach and stratified by care phase and cancer subtype. Acute lymphocytic leukemia (ALL) patients had the highest mean monthly initial (CAD 19,519) and terminal (CAD 41,901) costs among all cancer subtypes, while acute myeloid leukemia (AML) patients had the highest mean monthly cost (CAD 7185) during the continuing phase. Overall lifetime costs were highest for ALL patients (CAD 778,795), followed by AML patients (CAD 478,516). Comparatively, patients diagnosed with Hodgkin lymphoma (CAD 268,184) and non-Hodgkin lymphoma (CAD 321,834) had lower lifetime costs. Major cost drivers included inpatient care, emergency department visits, same-day surgeries, ambulatory services, and specialized cancer drugs. Since 2005, the cost structure has evolved with rising proportions of interventional drug costs. Additionally, costs were higher among males and younger age groups. Understanding these costs can help guide initiatives to control healthcare spending and improve cancer care quality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».