Cost Disparities with Age in the Treatment of Advanced Non-Small-Cell Lung Cancer (NSCLC) in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies have noted associations between age and healthcare costs in non-small-cell lung cancer (NSCLC). However, the drivers of cost disparities have not yet been fully examined. This retrospective cohort study included deceased patients diagnosed with stage IV NSCLC in Ontario from 1 April 2008 to 30 March 2014. Variables of interest were extracted from the Institute for Clinical Evaluative Sciences. Average monthly cancer-attributable costs (CACs), defined as the net additional costs due to cancer, determined by subtracting pre-diagnosis costs from post-diagnosis costs, were calculated by phases of care (staging, initial, continuing, and end-of-life). Regression analyses assessed predictors of cost variability. The median age of the 14,655 patients was 65 to 69 years; 54% were male and 29% had received chemotherapy. On both univariate and multivariate analysis, CACs decreased with age after cancer diagnosis across all phases of care (p < 0.001). Receiving chemotherapy contributed to higher costs in staging, initial, and continuing phases (OR 2.11, 95% C.I. 1.90–2.33, p < 0.01), and lower costs in the end-of-life phase (OR 0.77, 95% C.I. 0.72–0.81, p < 0.01). Our study showed that older patients had higher baseline healthcare costs and lower cancer-attributable costs following diagnosis of advanced NSCLC. Cost drivers, including treatment and gender, varied by phase of care.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».