Improving Patient Access through Value-Based CAR T Delivery: Examples Using a Micro-costing Tool
Notice bibliographique
Résumé
The true costs of chimeric antigen receptor T-cell (CAR T) delivery (i.e., all costs except acquisition costs) remain uncertain, with little guidance available to guide accurate estimation. Providers therefore may face challenges in estimating the costs of establishing or expanding CAR T services, particularly if they have limited business expertise or CAR T experience. This risks over- or under-estimation of CAR T delivery costs, with potential for inadequate provider reimbursement, resource challenges, and restricted patient access. Accurate estimation of CAR T delivery costs is an essential component of ensuring value-based healthcare that achieves the best possible patient outcomes, while also ensuring that providers are adequately compensated for service delivery. The purpose of this paper is to demonstrate how value-based CAR T service delivery can be facilitated using an Excel-based micro-costing framework ("tool") to derive accurate and transparent cost estimates that consider the full patient pathway from initial assessment through to 100 days post CAR T infusion. Micro-costing can be used to support robust CAR T business case development and ensure all individual components of the treatment pathway have been accounted for. The tool's flexibility allows providers to model different future scenarios (e.g., changes in the case mix) and test the impact of resource changes (e.g., adjusting staff experience levels) to make informed resourcing decisions. This facilitates identification of opportunities for efficiencies, resource reallocation, and service improvements, and supports providers in delivering CAR T therapy to as many eligible patients as possible. A clear and detailed understanding of CAR T delivery costs can also support validation of reimbursement levels, such as CAR T tariffs, mitigating the risk of provider underpayment for services. The publicly available micro-costing tool is the first to support costing across the full CAR T treatment pathway from initial patient assessment to long-term follow-up. It has the potential to transform provider approaches to CAR T program development, reducing reliance on assumptive costs and uncertainty, and instead offering an evidence-driven approach. Overall, the tool supports value-based and sustainable CAR T therapy delivery, with the aim of ensuring adequate reimbursement for providers while facilitating patient access to this potentially life-saving therapy.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».