Cost-effectiveness of asenapine in the treatment of schizophrenia in Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Asenapine is the first tetracyclic antipsychotic approved in Canada for the treatment of schizophrenia (SCZ). Asenapine has shown a comparable efficacy profile to other atypical antipsychotics and it is associated with a favourable metabolic profile and less weight gain. This study aimed to assess the economic impact of asenapine compared to other atypical antipsychotics in the treatment of SCZ in Canada. METHODS: A decision tree combined with a Markov model was constructed to assess the cost-utility of asenapine compared with other atypical antipsychotics. The decision tree takes into account the occurrence of extrapyramidal symptoms, the probability of switching to a different antipsychotic, and the probability of gaining weight. The Markov model takes into account long-term metabolic complications including diabetes, hypertension, coronary heart diseases, and stroke. In the base-case analysis, asenapine was compared to olanzapine. Asenapine was also compared with other atypical antipsychotics commonly used in Canada in alternative scenarios. Analyses were conducted from both Canadian Ministry of Health (MoH) and societal perspectives over a 5-year time horizon. RESULTS: In the treatment of SCZ, asenapine is a dominant strategy over olanzapine from both MoH and societal perspectives. Compared to quetiapine, asenapine is also a dominant strategy. Furthermore, asenapine has a favorable economic impact compared to ziprasidone and aripiprazole, as these antipsychotics are not cost-effective compared to asenapine from both MoH and societal perspectives. CONCLUSION: Despite the short time horizon, the lack of compliance data and the assumptions made, this economic evaluation demonstrates that asenapine is a cost-effective strategy compared to olanzapine and to most of the atypical antipsychotics frequently used 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».