Cost-effectiveness of combination therapy with etravirine in treatment-experienced adults with HIV-1 infection
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the cost-effectiveness of etravirine (INTELENCE), a novel nonnucleoside reverse transcriptase inhibitor, used in combination with a background regimen that included darunavir/ritonavir, from a Canadian Provincial Ministry of Health perspective. DESIGN: A Markov model with a 3-month cycle time and six health states based on CD4 cell count ranges was developed to follow a hypothetical cohort of treatment-experienced adults with HIV-1 infection through initial and subsequent treatment regimens. METHODS: Costs (in 2009 Canadian dollars), utilities, and HIV-related mortality data for each health state as well as non-HIV-related mortality data were estimated from Canadian sources and published literature. Transition probabilities between health states and first-year hospitalization and mortality rates were derived from clinical trial data. Incremental 1-year costs per additional adult with viral load less than 50 copies/ml at 48 weeks and incremental lifetime costs per quality-adjusted life-year (QALY) gained were estimated using a 5% discount rate. Sensitivity and variability analyses and model validation were performed. RESULTS: Etravirine was associated with an increased probability of achieving less than 50 copies/ml at 48 weeks of 0.205 and an estimated gain of 0.66 discounted (1.48 undiscounted) QALYs over a lifetime. The incremental 1-year cost per additional person with viral load less than 50 copies/ml was $23,862. The lifetime incremental cost per QALY gained was $49,120. For the uncertainty ranges and variability scenarios tested for the lifetime horizon, the cost-effectiveness ratio was between $28,859 and 66,249. CONCLUSION: When compared with optimized standard of care including darunavir/ritonavir, adding etravirine represents a cost-effective option for treatment-experienced adults in Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».