Impact on health outcomes and productive work of adding anti-PD-1 agents to treat early-stage cancers in the United Kingdom: a modelling study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Anti-PD-1 agents are recommended in adjuvant or perioperative settings in some early-stage cancers. The health and productivity benefits of anti-PD-1 use on a population level, however, are unknown. Methods: A decision model was developed to quantify the health and productivity outcomes of adding anti-PD-1 agents to traditional management strategies in the adjuvant or perioperative setting for melanoma stage IIB/IIC/III, triple negative breast cancer, and renal cell carcinoma in the United Kingdom. The model consisted of four separate Markov models and compared outcomes in two scenarios: one where anti-PD-1 agents are restricted to advanced/metastatic disease, against one where anti-PD-1 agents are used as adjuvant or perioperative therapy for early-stage cancers. Population and incidence inputs were obtained from nation-specific sources, while efficacy and quality of life data were informed by the individual trials. Productivity outcomes were estimated using a human capital approach. Results: Between 2023 and 2032, 57,075 (60.4%) of 94,426 patients with early-stage cancers eligible for adjuvant or perioperative treatment are estimated to receive anti-PD-1 agents. This was associated with an increase in total life years (8,878, 2.4%), quality-adjusted life-years (9,029, 3.1%), and event-/disease-/recurrence-free life years (25,149, 9.0%), and a reduction in progression events or recurrences (6,839, 16.8%), active metastatic treatments (4,845, 14.0%), and deaths (3,013, 16.2%). The clinical benefits also resulted in a gain in productive years (20,717, 17.6%). Conclusion: The use of anti-PD-1 agents in adjuvant or perioperative settings can lead to substantial health and productivity gains. Effective planning and investment are needed for timely access to these agents for patients.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».