Cost-Utility Analysis of Primary Prophylaxis Versus Secondary Prophylaxis With Granulocyte Colony-Stimulating Factor in Elderly Patients With Diffuse Aggressive Lymphoma Receiving Curative-Intent Chemotherapy
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The 2006 American Society of Clinical Oncology (ASCO) guideline recommended primary prophylaxis (PP) with granulocyte colony-stimulating factor (G-CSF) instead of secondary prophylaxis (SP) for elderly patients with diffuse aggressive lymphoma receiving chemotherapy. We examined the cost-effectiveness of PP when compared with SP. METHODS: We conducted a cost-utility analysis to compare PP to SP for diffuse aggressive lymphoma. We used a Markov model with an eight-cycle chemotherapy time horizon with a government-payer perspective and Ontario health, economic, and cost data. Data for efficacies of G-CSF, probabilities, and utilities were obtained from published literature. Probabilistic sensitivity analysis (PSA) was conducted. RESULTS: The incremental cost-effectiveness ratio of PP to SP was $700,500 per quality-adjusted life-year (QALY). One-way sensitivity analyses (willingness-to-pay threshold = $100,000/QALY) showed that if PP were to be cost-effective, the cost of hospitalization for febrile neutropenia (FN) had to be more than $31,138 (2.5 × > base case), the cost of G-CSF per cycle less than $960 (base case = $1,960), the risk of first-cycle FN more than 47% (base case = 24%), or the relative risk reduction of FN with G-CSF more than 91% (base case = 41%). Our result was robust to all variables. PSA revealed a 10% probability of PP being cost-effective over SP at a willingness-to-pay threshold of $100,000/QALY. CONCLUSION: PP is not cost-effective when compared with SP in this population. PP becomes attractive only if the cost of hospitalization for FN is significantly higher or the cost of G-CSF is significantly lower.
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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 | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».