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Enregistrement W4407859078 · doi:10.1007/s40261-025-01426-x

Economic Model of Uridine Triacetate Versus Supportive Care for the Treatment of Patients with Life-Threatening Early-Onset Severe Toxicity

2025· article· en· W4407859078 sur OpenAlexaff
Alice Matthews Beers, Paige Reid, Salvatore Miragliotta, Suzanne Ward, Setareh A. Williams, Megan Bourque, Chantal M. Trepanier, Angela Griffin

Notice bibliographique

RevueClinical Drug Investigation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Treatments and Studies
Établissements canadiensEVERSANA (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineToxicityPharmacotherapyIntensive care medicinePediatricsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Early-onset severe toxicity following the administration of 5-fluorouracil (5-FU) or capecitabine occurs in approximately 10-30% of patients receiving fluoropyrimidine therapy in the USA and is fatal to at least 0.5% of patients treated. Supportive care measures used to manage symptoms of toxicity are associated with extended hospital length of stay, high cost of care, and poor survival. Uridine triacetate is indicated as an emergency treatment for patients who exhibit early-onset, severe or life-threatening toxicity, and has been shown to significantly improve clinical outcomes. Despite its life-saving capability to reverse early-onset severe toxicity, uridine triacetate may be underutilized. PURPOSE: This study aims to evaluate the economic impact of uridine triacetate as a rescue therapy for adult patients from the US hospital payer perspective for early-onset severe toxicity, who are expected to die without treatment. METHODS: A decision tree model was developed to compare inpatient survival, hospital length of stay, and inpatient healthcare resource utilization for patients treated with and without uridine triacetate. Costs associated with hospitalization, including supportive care measures and monitoring were evaluated, considering medications and procedures commonly used to manage various severe toxicities experienced (e.g., gastrointestinal, hematological, etc.). The model compared the hypothetical current practice, in which approximately half of patients expected to die from early-onset severe toxicity receive uridine triacetate in addition to supportive care, with the proposed future practice in which all eligible patients receive uridine triacetate during their hospital stay. Hypothetical practical scenarios for US institutions were also considered. RESULTS: For each adult patient hospitalized for early-onset severe or life-threatening toxicity who would be expected to die without treatment, adoption of uridine triacetate as a rescue treatment was associated with clinical benefits, including increased inpatient survival (48.5%) and a 7.3-day reduction in total hospital length of stay per patient. Treatment of each additional patient with uridine triacetate was associated with an incremental cost of US$25,247 per patient. Seventy percent of the drug cost was offset by reduction in inpatient healthcare resources utilization. This cost offset is likely underestimated as it does not include additional savings from potential reimbursements associated with changes in hospital length of stay, readmissions and discounting. Hypothetical scenarios demonstrated that model outputs were most sensitive to changes in length of stay and hospitalization costs. CONCLUSION: Optimal treatment with uridine triacetate for all hospitalized patients in the USA expected to die from early-onset severe toxicity has the potential to improve inpatient survival at a minimal inpatient budget increase. The majority of the drug cost is offset by a reduction in the length of hospital stay and associated 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 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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,305

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,289 · 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'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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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