MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4410755014 · doi:10.3389/fonc.2025.1575813

Clinical, humanistic and economic burden associated with recurrence among patients with early-stage cancers: a systematic literature review

2025· review· en· W4410755014 sur OpenAlexaff
Raquel Aguiar‐Ibáñez, Yves Paul Vincent Mbous, E. Chawla, Deepshikha Pawar

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Oncology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Financial Impacts of Cancer
Établissements canadiensMerck Canada Inc. (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStage (stratigraphy)MedicineSystematic reviewOncologyHumanismInternal medicineMEDLINEIntensive care medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: While cancer recurrences have been reported as negatively affecting patients' prognosis and imposing an economic burden to healthcare systems, there is no comprehensive summary of evidence on how frequently recurrence occurs across early-stage cancers. The goal of this study was to assess recurrence rates and their resulting clinical, humanistic and economic burden in patients with early-stage cancers. Methods: A narrative, systematic literature review was conducted including non-interventional studies evaluating adult patients diagnosed with cancer at early-stages (including: melanoma, triple negative breast cancer, non-small cell lung cancer, renal-cell carcinoma, gastric cancer, head and neck cancer, and bladder cancer). Selected studies were identified through electronic database searches, conference proceedings, and grey literature sources. Outcomes of interest included recurrence rates, post-recurrence survival, and the humanistic and economic burden associated with recurrences. Results: Among 82 studies included, 75 reported recurrence rates, eight investigated post-recurrence survival, five evaluated post-recurrence patient-reported outcomes, and seven examined the post-recurrence economic burden. Across most cancer types, recurrences occurred frequently, with later stages at diagnosis being associated with higher recurrence rates and shorter time to recurrence compared to earlier stages at diagnosis. Cancer recurrence was associated with lower survival, reduced health-related quality of life (HRQoL), worsening cancer-related symptoms and higher healthcare resource utilization. These outcomes were also more pronounced among patients diagnosed at later stages. Among cancer survivors, most patients experienced moderate fear of cancer recurrence (FCR). Patients with clinically relevant FCR had worse cancer-related symptoms and reduced HRQoL compared to those without. Direct costs in recurrent patients (predominantly in the form of inpatient and outpatient costs) were the main drivers for the total healthcare costs incurred, irrespective of the cancer types and stages. Conclusion: This study highlights the high recurrence rates experienced by patients diagnosed with early-stage cancer, particularly if diagnosed at later stages (Stage III), and their clinical, humanistic and economic impact. Cancer stage at the time of diagnosis is a key indicator of recurrence risk and post-recurrence outcomes, emphasizing the importance of earlier diagnosis and the need for therapies that prevent recurrences to better mitigate their clinical, humanistic and economic burden.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,060
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,060
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,006
Bibliométrie0,0100,013
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,282 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in OncologyMême sujetEconomic and Financial Impacts of CancerTravaux en français237 207