Clinical and economic consequences of contemporary prostate cancer management in Canada
Bibliographic record
Abstract
Le cancer de la prostate (CaP), en 2015 est le cancer non-cutané le plus fréquemment diagnostiqué au Canada, affectant 1 homme sur 8. En 2015, 24 000 nouveaux cas ont été signalés (à savoir 24% de tous les cancers), la plupart des cas appartenant au groupe d'âge entre 60 à 69 ans (40%). Le taux estimé d'incidence standardisé selon l'âge était de 99 pour 100,000 en 2015. Le taux de survie à cinq ans est de 96%, la plupart des patients vivant pendant de nombreuses années, et par conséquent, la prévalence de la maladie est élevée. Santé Canada indiquent que les frais d'hospitalisation et les coûts des médicaments associés au CaP étaient de $77,4 millions et $25,7 millions, respectivement, en 1998. L'implémentation de nouvelles technologies de la santé pour améliorer la survie des patients va de pair avec une augmentation de la charge économique liée au CaP. Or il existe peu de données sur l'état de la santé de patients en fonction de leur durée de vie et les coûts associés aux options actuelles de traitements du CaP pour aider les intervenants quant à la prise de décisions éclairées pour gérer le CaP de façon optimale. Par conséquent dans cette thèse, nous avons exploré les diverses phases du CaP et estimé les coûts associés aux options thérapeutiques contemporaines du CaP, du diagnostic à la fin de la vie. Tout d'abord, nous avons systématiquement revu la littérature quant aux coûts directs imputés à la gestion initiale de la maladie et examiné les considérations méthodologiques entre les études. Dix-sept articles publiés entre 1992-2010 ont été inclus dans notre étude. Ces articles représentent divers systèmes de soins de santé. Notre revue a démontré que peu d'études ont examiné les nouvelles technologies de la santé et que les variations méthodologiques entre ces études limitaient la comparaison des résultats et a démontré la nécessité d'estimations canadiennes sur les coûts. Néanmoins, cette revue a mis en lumière l'importante charge économique que représentent les options initiales de prise en charge de patients atteints du CaP. Deuxièmement, un modèle de Markov Monte Carlo pour la gestion clinique contemporaine de nouveaux cas de CaP a été développé et validé. Ce modèle a été utilisé pour évaluer la charge clinique de la maladie. Les résultats prédits par ce modèle sont en accord avec les résultats publiés dans la littérature. L'espérance de vie et l'espérance de vie ajustée selon l'état de santé prévu pour la cohorte simulée était de 20,9 ans (IC à 95% de 20,5 à 21,3) et 18,2 ans (IC à 95% de 17,9 à 18,5), respectivement. Troisièmement, notre modèle validé a été utilisé pour prédire le coût et la qualité de vie, ajustés par année (QALY) à différentes périodes de temps pour la durée de la vie. Le coût total par patient pour la cohorte globale est passé de $18,503 à 5 ans à $28,032 et $39,143, à 10 ans et 15 ans, respectivement. En outre, les résultats ont indiqué l'influence du degré de risque sur le coût total, le groupe à haut risque étant au maximum du coût par patient, suivi par les groupes de risques intermédiaire puis faible. La surveillance active avec un retard de traitement en cas de progression de la maladie étaient est celle qui a conféré davantage de QALYs (12,5 ans) et était la stratégie la moins coûteuse ($18,452) pour les patients de faible risque. Pour tous les groupes, la prostatectomie radicale était légèrement moins coûteuse et conférait un peu plus de QALYs par rapport aux modalités de radiothérapie à intensité modulée. En conclusion, notre étude représente le tout premier modèle de simulation adapté au patient, intégrant la gestion contemporaine de la maladie aux stades localisé et avancé. Les résultats mettent en évidence le fardeau clinique et économique de la maladie. Ces simulations soulèvent aussi les principales limitations de la littérature. Les recherches futures devraient examiner la perspective sociétale afin de produire des données sur le coût supporté par le patient et sa famille.
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 | 0.001 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".