Cost-Effectiveness Analysis of Trastuzumab in the Adjuvant Treatment for Early Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence from randomized controlled trials (RCTs) has shown a significant survival advantage of trastuzumab. Although extant work in developed countries examined economic evaluation of trastuzumab in adjuvant treatment for early breast cancer based on the 1-year treatment, there is uncertainty about cost-effectiveness of trastuzumab in the Adjuvant Treatment of early breast cancer in developing countries. This study aimed to estimate cost-effectiveness of adjuvant trastuzumab therapy compared to AC-T regimen in early breast cancer in Iran. METHODS: A cost-effectiveness analysis was performed using a Markov model to estimate outcomes and costs over a 20-year time period using a cohort of women with HER2 positive early breast cancer, treated with or without 12 months trastuzumab adjuvant chemotherapy. Transition probabilities were derived mainly from the BCIRG006 trial. Costs were estimated from the perspective of the Iranian health care system. Both costs and outcomes were discounted by 3%. One-way sensitivity analysis was undertaken to assess the associated uncertainties in the expected output measures. RESULTS: On the basis of BCIRG006 trial, our model showed that adjuvant trastuzumab treatment in early breast cancer, yield 0.87 quality-adjusted life-years (QALY) compared with AC-T regimen. Adjuvant trastuzumab treatment yielded an incremental cost-effectiveness ratio (ICER) of US$ 51302 per QALY. CONCLUSION: By using threshold of 3 times GDP per capita, as per World Health Organization (WHO) recommendation, 12 months trastuzumab adjuvant chemotherapy is not a cost-effective therapy for patients with HER2-positive breast cancer in Iran.
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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 | 0,009 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».