Cost-Effectiveness of First-Line Treatments for Patients with Kras Wild-Type Metastatic Colorectal Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Combinations of chemotherapy regimens and monoclonal antibodies have been demonstrated to improve clinical outcomes in patients with metastatic colorectal cancer (mcrc). Although these combination treatment strategies are safe and effective in first-line treatment for mcrc, little is known about their economic consequences and resource allocation implications. In the present study, we evaluated the cost-effectiveness of bevacizumab plus folfiri, cetuximab plus folfiri, and panitumumab plus folfiri for patients with KRAS wild-type mcrc. METHODS: A Markov model simulated the lifetime patient outcomes and costs of each first-line treatment strategy and subsequent lines of treatment from the perspective of the health care payer in Ontario. The model was parameterized using data from the Ontario Cancer Registry, Ontario health administrative databases, and published randomized control trials. Patient outcomes were measured in quality-adjusted life years (qalys), and costs were measured in monetary terms. Costs and outcomes were both discounted at 5% and expressed in 2012 Canadian dollars. RESULTS: For mcrc patients with KRAS wild-type disease, the treatment strategy of bevacizumab plus folfiri was found to dominate the other two first-line treatment strategies. Sensitivity analyses revealed that the incremental cost-effectiveness ratio values were sensitive to the effectiveness of treatment, the costs of bevacizumab and cetuximab, and health utility values. CONCLUSIONS: Evidence from Ontario showed that bevacizumab plus folfiri is the cost-effective first-line treatment strategy for patients with KRAS wild-type mcrc. The panitumumab plus folfiri and cetuximab plus folfiri options were both dominated, but the cetuximab plus folfiri strategy must be further investigated given that, in the sensitivity analyses, the cost-effectiveness of that strategy was found to be superior to that of bevacizumab plus folfiri under certain ranges of parameter values.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».