Patient and population impacts of multigene panel and pembrolizumab coverage in metastatic melanoma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Targeted treatment or immunotherapy may yield increased, durable responses for melanoma patients. Whether patient-level benefits translate to population health is unknown. This study sought to estimate patient and population impacts of a cancer control policy that reimbursed multigene panel testing and pembrolizumab for metastatic melanoma in British Columbia, Canada. METHODS: This retrospective study examined a population-based cohort of 721 adults diagnosed with metastatic melanoma in British Columbia who received single or multigene testing between 2013 and 2018. We determined patient-level policy impacts using 1:1 genetic algorithm matching of policy-affected patients with historical control patients and Kaplan-Meier analysis and inverse probability of censoring weighted regression of 2-year health-care costs and survival times. For population-level effects, we applied interrupted time-series analysis on monthly health-care system expenditures and mortality rates, estimating autoregressive integrated moving average and generalized least squares Poisson regressions. RESULTS: Matched cohort analysis (control patients, n = 154; intervention patients, n = 154) found mean cumulative patient-level cost increases of CAD$53 963 (95% confidence interval [CI] = $35 641 to $72 621; P < .001) and increased survival times of 111 days (95% CI = 44 to 166 days; P < .001) over 2 years. Higher patient-level systemic therapy spending of CAD$48 890 (95% CI = $31 110 to $66 910; P < .001) drove overall cost differences. Population-interrupted time-series analysis detected an immediate, sustained increase in mean monthly health-care expenditures of CAD$1921 (95% CI = $935 to $2908; P < .001) per patient. Higher overall spending did not coincide with population-level mortality changes. CONCLUSIONS: The policy of reimbursing multigene testing and pembrolizumab produced patient survival improvements, but selectivity of response prevented population mortality improvement. Health-care system costs statistically significantly increased at the patient and population levels.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».