A Systematic Review and Methodological Evaluation of Published Cost-Effectiveness Analyses of Aromatase Inhibitors versus Tamoxifen in Early Stage Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A key priority in developing policies for providing affordable cancer care is measuring the value for money of new therapies using cost-effectiveness analyses (CEAs). For CEA to be useful it should focus on relevant outcomes and include thorough investigation of uncertainty. Randomized controlled trials (RCTs) of five years of aromatase inhibitors (AI) versus five years of tamoxifen in the treatment of post-menopausal women with early stage breast cancer, show benefit of AI in terms of disease free survival (DFS) but not overall survival (OS) and indicate higher risk of fracture with AI. Policy-relevant CEA of AI versus tamoxifen should focus on OS and include analysis of uncertainty over key assumptions. METHODS: We conducted a systematic review of published CEAs comparing an AI to tamoxifen. We searched Ovid MEDLINE, EMBASE, PsychINFO, and the Cochrane Database of Systematic Reviews without language restrictions. We selected CEAs with outcomes expressed as cost per life year or cost per quality adjusted life year (QALY). We assessed quality using the Neumann checklist. Using structured forms two abstractors collected descriptive information, sources of data, baseline assumptions on effectiveness and adverse events, and recorded approaches to assessing parameter uncertainty, methodological uncertainty, and structural uncertainty. RESULTS: We identified 1,622 citations and 18 studies met inclusion criteria. All CE estimates assumed a survival benefit for aromatase inhibitors. Twelve studies performed sensitivity analysis on the risk of adverse events and 7 assumed no additional mortality risk with any adverse event. Sub-group analysis was limited; 6 studies examined older women, 2 examined women with low recurrence risk, and 1 examined women with multiple comorbidities. CONCLUSION: Published CEAs comparing AIs to tamoxifen assumed an OS benefit though none has been shown in RCTs, leading to an overestimate of the cost-effectiveness of AIs. Results of these CEA analyses may be suboptimal for guiding policy.
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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 | 0,111 | 0,388 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,026 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| 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 ».