Does Real-World Evidence of the Economic Burden of Lung Cancer in Greece Exist? A Systematic Review of the Literature
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This systematic literature review aimed to summarize the economic burden of lung cancer in Greece, identify current data gaps, and support the design of future real-world studies. METHODS: A systematic search of studies published in English on the cost of lung cancer was performed in MEDLINE-(PubMed), Scopus, and ScienceDirect. The databases were searched until September 2024, and records were screened based on our eligibility criteria. After conducting the initial literature search, the abstracts and full texts of the identified studies were reviewed and evaluated for inclusion based on predefined criteria. Data from the selected studies were then extracted into a standardized form and subsequently synthesized. RESULTS: Seven studies were included in this review. The reported burden was sourced from hospital data and categorized as direct and indirect costs. Most studies (n = 6) reported direct costs, with one study reporting both direct and indirect costs. The total direct medical cost per patient increased from approximately EUR 16,000 in 2015 to EUR 58,974 in 2023, with drug acquisition costs being the key driver of the total direct cost. Additionally, the cost of end-of-life care during the final six months of a patient's life was estimated to range from EUR 6786 to EUR 7665 per patient, with pharmaceutical costs comprising the largest proportion of the total cost. One study also reported that indirect costs were considerably higher for patients than for family caregivers. CONCLUSION: The economic burden of lung cancer has increased substantially over the past decade in Greece. The present systematic review emphasizes the critical need for comprehensive real-world studies on the economic burden of lung cancer in Greece. Addressing the current gaps holistically will yield invaluable insights for policymakers and stakeholders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».