Cost-Effectiveness of Pazopanib in Advanced Soft Tissue Sarcoma in the United Kingdom
Notice bibliographique
Résumé
In the phase III PALETTE trial, pazopanib improved progression-free survival (PFS) compared with placebo in patients with advanced/metastatic soft tissue sarcomas (mSTS) who had received prior chemotherapy. We used a multistate model to estimate expected PFS, overall survival (OS), lifetime STS treatment costs, and quality-adjusted life-years (QALYs) for patients receiving pazopanib, placebo, trabectedin, ifosfamide, or gemcitabine plus docetaxel as second-line mSTS therapies. The cost-effectiveness of pazopanib was expressed as the incremental costs per QALY gained. Estimates of PFS/OS, adverse events, and utilities for pazopanib and placebo were from the PALETTE trial. Estimates of relative effectiveness of the other comparators were from an unadjusted indirect comparison versus pazopanib. Costs were from published sources. Pazopanib is estimated to increase QALYs by 0.128 and costs by £7,976 versus placebo; cost per QALY gained with pazopanib versus placebo is estimated to be £62,000. Compared with the other chemotherapies, pazopanib provides similar QALYs at a lower cost. Pazopanib may not be cost-effective versus placebo but may be cost-effective versus the most commonly used active treatments, although this conclusion is uncertain. Given the unmet need for effective treatments for mSTS, pazopanib may be an appropriate alternative to some currently used medications in the United Kingdom.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».