Comparing Childhood Cancer Care Costs in Two Canadian Provinces
Bibliographic record
Abstract
Background: Cancer in children presents unique issues for diagnosis, treatment and survivorship care.Phase-specific comparative cost estimates are important for informing healthcare planning.Objectives: The aim of this paper is to compare direct medical costs of childhood cancer by phase of care in British Columbia (BC) and Ontario (ON).Methods: For cancer patients diagnosed at <15 years of age and propensity-score-matched non-cancer controls, we applied standard costing methodology using population-based healthcare administrative data to estimate and compare phase-based costs by province.Results: Phase-specific cancer-attributable costs were 2%-39% higher for ON than for BC.Leukemia pre-diagnosis costs and annual lymphoma continuing care costs were >50% higher in ON.Phase-specific in-patient hospital costs (the major cost category) represented 63%-82% of ON costs, versus 43%-73% of BC costs.Phase-specific diagnostic tests and procedures accounted for 1.0%-3.4% of ON costs and 2.8%-13.0% of BC costs.Conclusions: There are substantial cost differences between these two Canadian provinces, BC and ON, possibly identifying opportunities for healthcare planning improvement. RésuméContexte : Le cancer chez l' enfant présente des problèmes uniques en matière de diagnostic, de traitement et de survie.Il importe d' effectuer une comparaison portant sur l' estimation des coûts, selon des étapes précises, pour renseigner la planification des services de santé.Objectif : L' objectif de cet article est de comparer les coûts médicaux directs du cancer chez l' enfant, selon les étapes de soins, en Colombie-Britannique et en Ontario.Méthode : Pour les patients qui ont reçu un diagnostic de cancer avant l'âge de 15 ans et pour le groupe témoin de personnes non cancéreuses au score de propension similaire, nous avons employé une méthodologie standard pour le calcul des coûts au moyen des données administratives de santé afin d' estimer et de comparer, étape par étape, les coûts dans les provinces.Résultats : Les coûts attribuables au cancer pour les étapes à l'étude étaient de 2 à 39 % plus élevés en Ontario qu' en Colombie-Britannique. Les coûts pré-diagnostics associés à la leucémie et les coûts annuels pour un lymphome étaient >50 % plus élevés en Ontario.Les coûts des patients hospitalisés pour les étapes à l'étude (la principale catégorie de coûts) représentaient de 63 à 82 % des coûts en Ontario, contre 43 à 73 % en Colombie-Britannique. Les tests et procédures diagnostiques pour les étapes à l'étude comptaient pour 1,0 à 3,4 % des coûts en Ontario, contre 2,8 à 13,0 % en Colombie-Britannique. Conclusion : Il y a d'importantes différences de coûts entre les deux provinces canadiennes, l'Ontario et la Colombie-Britannique, ce qui laisse possiblement place à une amélioration dans la planification des services de santé.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.011 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".