Economic evaluation of systemic therapies for moderate to severe psoriasis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: New biologics have dramatically changed therapeutic options for psoriasis, albeit at additional cost. OBJECTIVES: To determine the cost-effectiveness and optimal treatment sequence for moderate to severe psoriasis. METHODS: Psoriasis Area and Severity Index (PASI) response rates from 22 randomized controlled trials evaluating biologic (adalimumab, efalizumab, etanercept, infliximab) and nonbiologic systemic (methotrexate, ciclosporin) agents were considered. Short-term efficacy was based on relative probabilities of achieving PASI response (50/75/90) in a meta-analysis of trials. Published evidence and assumptions were used to predict long-term efficacy. Treatment benefits were determined by the relationship between PASI response and the EuroQOL 5D health utility measure. Costs included therapy, administration, monitoring and hospitalization. Incremental cost-effectiveness ratios (ICERs) were calculated and treatments ranked relative to supportive care. RESULTS: Infliximab provided the most incremental quality-adjusted life-years (QALYs) vs. supportive care (0.18 QALYs; 95% confidence interval, CI 0.13-0.24), followed by adalimumab (0.16 QALYs; 95% CI 0.11-0.22). Methotrexate and ciclosporin were less beneficial (0.13 and 0.08 QALYs, respectively) but were cost saving and considered the first two treatments in the optimal sequence. Comparing biologics, adalimumab was most cost effective (ICER pound30 000 per QALY), followed by etanercept ( pound37 000 per QALY), efalizumab ( pound40 000 per QALY) and infliximab ( pound42 000 per QALY). CONCLUSIONS: Methotrexate and ciclosporin are cost effective but require monitoring for toxicities. Of the biologics, adalimumab was most cost effective following conventional systemic treatment failure or inadequate response. Payers and policymakers will have to decide how to utilize their budgets effectively for treating patients with moderate to severe psoriasis.
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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) | 0,001 | 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 ».