Cost‐effectiveness analysis of trastuzumab in the adjuvant setting for treatment of HER2‐positive breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adding trastuzumab to adjuvant chemotherapy provides significant clinical benefit in patients with human epidermal growth factor receptor 2 (HER2)-positive breast cancer. A cost-effectiveness analysis was performed to assess clinical and economic implications of adding trastuzumab to adjuvant chemotherapy, based upon joint analysis of NSABP B-31 and NCCTG N9831 trials. METHODS: A Markov model with 4 health states was used to estimate the cost utility for a 50-year-old woman on the basis of trial results through 4 years and estimates of long-term recurrence and death based on a meta-analysis of trials. From 6 years onward, rates of recurrence and death were assumed to be the same in both trastuzumab and chemotherapy-only arms. Incremental costs were estimated for diagnostic and treatment-related costs. Analyses were from payer and societal perspectives, and these analyses were projected to lifetime and 20-year horizons. RESULTS: Over a lifetime, the projected cost of trastuzumab per quality-adjusted life year (QALY; discount rate 3%) gained was 26,417 dollars (range 9,104 dollars-69,340 dollars under multiway sensitivity analysis). Discounted incremental lifetime cost was 44,923 dollars, and projected life expectancy was 3 years longer for patients who received trastuzumab (19.4 years vs 16.4 years). During a 20-year horizon, the projected cost of adding trastuzumab to chemotherapy was 34,201 dollars per QALY gained. Key cost-effectiveness drivers were discount rate, trastuzumab price, and probability of metastasis. The cost-effectiveness result was robust to sensitivity analysis. CONCLUSIONS: Trastuzumab for adjuvant treatment of early stage breast cancer was projected to be cost effective over a lifetime horizon, achieving a cost-effectiveness ratio below that of many widely accepted oncology treatments.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».