Cost-Effectiveness of Sequential Therapy with Tumor Necrosis Factor Antagonists in Early Rheumatoid Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate the comparative lifetime cost-effectiveness of sequenced therapy with tumor necrosis factor (TNF) antagonists as the initial therapeutic intervention for patients with early rheumatoid arthritis (RA). METHODS: Because patients with RA switch regimens many times throughout the course of disease, sequenced therapeutic interventions were modeled, continuing until the last effective agent failed or death occurred. The model used published clinical outcomes from short-term, randomized controlled trials. Direct treatment costs and costs of lost productivity were modeled for each of 5 alternative treatment sequences. Incremental cost-effectiveness ratios are expressed as quality-adjusted lifeyears (QALY) gained. RESULTS: Treatment sequences that included TNF antagonists produced a greater number of QALY than conventional disease modifying antirheumatic drug regimens alone. The cost-effectiveness of sequenced therapy initiated with adalimumab plus methotrexate (MTX) extendedly dominated both infliximab-plus-MTX-initiated and etanercept sequences. The cost of adalimumab plus MTX per QALY was US $47,157 excluding productivity losses, and $19,663 including productivity losses. A supplementary sequence that incorporated adalimumab-plus-MTX-initiated first-line therapy followed by another TNF antagonist as second-line therapy was modeled; this sequence resulted in additional QALY gained and extendedly dominated all single-TNF strategies. CONCLUSION: Of the 3 single-TNF antagonist sequences, the adalimumab-plus-MTX-initiated sequence was cost-effective in producing the greatest number of QALY. Multiple TNF strategies, such as the supplementary sequence modeled in this analysis, may be cost-effective in producing even greater health gain.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».