Cost‐effectiveness of omalizumab in patients with severe persistent allergic asthma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The health, economic and societal burden of asthma is considerable, and is greatest in patients with severe asthma, particularly when inadequately controlled. Real-life studies that assess the effectiveness of treatment are of particular interest. METHODS: We determined the incremental cost-effectiveness ratio (ICER) of adding omalizumab to standard therapy using data from the real-life 1-year randomized open-label study (ETOPA) and using Canada as a reference country. Only patients receiving high-dose ICS plus LABA were included in the analysis, reflecting the EU label for omalizumab. Costs and quality-adjusted life years (QALYs) gained were used to calculate the ICER for omalizumab (cost/QALY). Probabilistic sensitivity analysis was performed to determine the 95% confidence interval and one-sided sensitivity analyses were performed. RESULTS: The base case lifetime analysis of standard therapy vs standard therapy plus add-on omalizumab for the first 5 years, gave an ICER of 31,209 Euro. Probabilistic sensitivity analysis indicated that the 95% confidence interval around the ICER was 27,739-40,840 Euro. The ICER range for one-way sensitivity analyses was 23,762 Euro without discounting to 66,443 Euro without inclusion of asthma-related mortality. CONCLUSIONS: This study demonstrates that add-on omalizumab therapy is cost-effective in patients with severe persistent allergic asthma.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».