The Cost Effectiveness of Lisdexamfetamine Dimesylate for the Treatment of Binge Eating Disorder in the USA
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lisdexamfetamine dimesylate (LDX) demonstrated efficacy in terms of reduced binge eating days per week in adults with binge eating disorder (BED) in two randomized clinical trials (RCTs). OBJECTIVE: The objective of this study was to evaluate the cost effectiveness of LDX versus no pharmacotherapy (NPT) in adults with BED from a USA healthcare payer's perspective. STUDY DESIGN AND METHODS: A decision-analytic Markov cohort model was developed using 1-week cycles and a 52-week time horizon. Markov health states were defined based upon the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, 5th Edition criteria of BED. Model parameter estimates were obtained from RCTs, a survey, and literature. The primary outcome was incremental cost-effectiveness ratio (ICER). The analysis assumed a 12-week course of treatment, based upon RCTs' treatment duration. One-way deterministic and probabilistic sensitivity analyses were conducted to assess the robustness of the results. RESULTS: Patients on LDX therapy gained 0.006 quality-adjusted life years (QALY) compared to patients on the NPT arm, while the average total cost was US$175 higher for LDX therapy. The estimated ICER for LDX compared with NPT was US$27,618 per QALY, which was shown to be cost effective given a willingness-to-pay threshold of US$50,000. CONCLUSIONS: Treatment of BED with LDX showed increase in QALYs at an acceptable cost and is considered to be cost effective at the commonly used willingness-to-pay threshold in the USA. Based on the available evidence, the current model focused on short-term benefits only. There is a need to generate additional scientific evidence supporting long-term benefits of LDX therapy for BED.
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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 | 0,006 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».