Assessing the Real-World Cost-Effectiveness of Adjuvant Trastuzumab in HER-2/neu Positive Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Among women with surgically removed, high-risk HER-2/neu-positive breast cancer, trastuzumab has demonstrated significant improvements in disease-free and overall survival. The objective of this study is to evaluate the cost-effectiveness of the currently recommended 12-month adjuvant protocol of trastuzumab using a Markov modeling approach and real-world cost data. METHODS: A 10-health-state Markov model tracked patients' quarterly transitions between health states in the local and advanced states of breast cancer. Clinical data were obtained from the joint analysis of the National Surgical Adjuvant Breast and Bowel Project and North Central Cancer Treatment Group, as well as from the metastatic study conducted by Norum et al. Clinical outcomes were adjusted for quality of life using utility estimates published in a systematic review. Real cost data were obtained from the British Columbia Cancer Agency and were evaluated from a payer perspective. Costs and utilities were discounted at 5% per year, respectively, for a 28-year time horizon. RESULTS: In the base case analysis, treatment with a 12-month adjuvant trastuzumab regimen resulted in a gain of 1.38 quality-adjusted life years or 1.17 life years gained at a cost of $18,133 per patient. Thus, the cost per QALY gained for the base case is $13,095. Cost per LYG is $15,492. CONCLUSIONS: Over the long term, treatment of HER-2/neu mutation positive breast cancer with a 12-month protocol of trastuzumab in the adjuvant setting is predicted to be cost-effective in a Canadian context.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».