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Enregistrement W2147718573 · doi:10.1093/jnci/djp232

Prospective Cost-Effectiveness Analysis of Cetuximab in Metastatic Colorectal Cancer: Evaluation of National Cancer Institute of Canada Clinical Trials Group CO.17 Trial

2009· article· en· W2147718573 sur OpenAlexaffabout
Nicole Mittmann, H. Au, D. Tu, Christopher J. O’Callaghan, Pierre K. Isogai, Christos S. Karapetis, John Zalcberg, W.K. Evans, M. J. Moore, J. Siddiqui, B. Findlay, Brian Colwell, John Simes, Peter Gibbs, Matthew Links, Niall C. Tebbutt, Derek J. Jonker

Notice bibliographique

RevueJNCI Journal of the National Cancer Institute · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Treatments and Studies
Établissements canadiensMcMaster UniversityNiagara Health SystemOttawa HospitalHealth Sciences CentrePrincess Margaret Cancer CentreQueen Elizabeth II Health Sciences CentreQueen's UniversityJuravinski Cancer CentreDr. H. Bliss Murphy Cancer CentreSunnybrook Health Science CentreUniversity of OttawaHamilton Health SciencesDalhousie UniversityUniversity of TorontoOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCetuximabColorectal cancerMedicineOncologyClinical trialInternal medicineCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The National Cancer Institute of Canada Clinical Trials Group CO.17 study showed that patients with advanced colorectal cancer had improved overall survival when cetuximab, an epidermal growth factor receptor-targeting antibody, was given in addition to best supportive care. We conducted a cost-effectiveness analysis using prospectively collected resource utilization and health utility data for patients in the CO.17 study who received cetuximab plus best supportive care (N = 283) or best supportive care alone (N = 274). METHODS: Direct medical resource utilization data were collected, including medications, physician visits, toxicity management, blood products, emergency department visits, and hospitalizations. Mean survival times for the study arms were calculated for the entire population and for the subset of patients with wild-type KRAS tumors over an 18- to 19-month period. All costs were presented in 2007 Canadian dollars. One-way and probabilistic sensitivity analysis was used to determine the robustness of the results. Cost-effectiveness acceptability curves were determined. The 95% confidence intervals (CIs) for the incremental cost-effectiveness ratios and the incremental cost-utility ratios were estimated by use of a nonparametric bootstrapping method (with 1000 iterations). RESULTS: For the entire study population, the mean improvement in overall and quality-adjusted survival with cetuximab was 0.12 years and 0.08 quality-adjusted life-years (QALYs), respectively. The incremental cost with cetuximab compared with best supportive care was $23,969. The incremental cost-effectiveness ratio was $199,742 per life-year gained (95% CI = $125,973 to $652,492 per life-year gained) and the incremental cost-utility ratio was $299,613 per QALY gained (95% CI = $187,440 to $898,201 per QALY gained). For patients with wild-type KRAS tumors, the incremental cost with cetuximab was $33,617 and mean gains in overall and quality-adjusted survival were 0.28 years and 0.18 QALYs, respectively. The incremental cost-effectiveness ratio was $120,061 per life-year gained (95% CI = $88,679 to $207,075 per life-year gained) and the incremental cost-utility ratio was $186,761 per QALY gained (95% CI = $130,326 to $334,940 per QALY gained). In a sensitivity analysis, cetuximab cost and patient survival were the only variables that influenced cost-effectiveness. CONCLUSIONS: The incremental cost-effectiveness ratio of cetuximab over best supportive care alone in unselected advanced colorectal cancer patients is high and sensitive to drug cost. Incremental cost-effectiveness ratios were lower when the analysis was limited to patients with wild-type KRAS tumors.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,395
Score d'incertitude au seuil0,785

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,005
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,258
Tête enseignante GPT0,523
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations141
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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