Pharmacoeconomics of antidepressants in moderate-to-severe depressive disorder in Colombia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare three antidepressant drugs from different classes used in treating moderate-to-severe major depressive disorder (MDD) in Colombian adults. METHODS: Based on expert input, a decision-tree model was adapted for Colombia to analyze data over 6 months from the government-payer perspective. The cost-effectiveness of amitriptyline, fluoxetine, and venlafaxine was determined. The clinical outcome was remission of depression (a score <or=7 on the Hamilton Depression [HAM-D] scale or <or=12 on the Montgomery-Asberg Depression Rating Scale [MADRS]) after 8 weeks of treatment. Clinical data were obtained from the literature and costs from standard Colombian price lists. One-way and multivariate sensitivity analyses tested model robustness. RESULTS: Costs per patient (in 2007 US$) for treatment were: venlafaxine, $1,618; fluoxetine, $1,207; and amitriptyline, $1,068. Overall remission rates were 73.1%, 64.1%, and 71.3%, respectively. Amitriptyline dominated fluoxetine (i.e., it had lower costs and higher outcomes). The incremental cost-effectiveness ratio (ICER) of venlafaxine over amitriptyline was US$ 31,595. The acquisition price of venlafaxine was the model's cost driver, comprising 53.4% of the total cost/patient treated, compared with 18.5% and 24.8% for fluoxetine and amitriptyline, respectively. For the others, hospitalization comprised the major cost (72.1% and 65.2%, respectively). Probabilistic (Monte Carlo) sensitivity analysis confirmed the original findings of the pharmacoeconomic model. CONCLUSIONS: Amitriptyline is cost-effective in comparison to fluoxetine and venlafaxine in Colombia. However, the cost of venlafaxine was estimated for the brand-name product, as generics were not currently available. These cost-effectiveness results can be substantially affected by the presence of generics or drug cost regulations.
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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 | 0,001 |
| 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 ».