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Enregistrement W2292517844 · doi:10.3111/13696998.2015.1106546

Cost-effectiveness of daclatasvir plus sofosbuvir-based regimen for treatment of hepatitis C virus genotype 3 infection in Canada

2015· article· en· W2292517844 sur OpenAlexaffabout
Andriy Moshyk, Myriam Martel, Amir Abbas Tahami Monfared, Ron Goeree

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Economics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatitis C virus research
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSofosbuvirMedicineDaclatasvirInternal medicineRegimenRibavirinQuality-adjusted life yearCost effectivenessHepatitis CHepatitis C virusGastroenterologyVirologyVirus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: New regimens for the treatment of chronic hepatitis C virus (HCV) genotype 3 have demonstrated substantial improvement in sustained virologic response (SVR) compared with existing therapies, but are considerably more expensive. The objective of this study was to evaluate the cost-effectiveness of two novel all-oral, interferon-free regimens for the treatment of patients with HCV genotype 3: daclatasvir plus sofosbuvir (DCV + SOF) and sofosbuvir plus ribavirin (SOF + RBV), from a Canadian health-system perspective. METHODS: A decision analytic Markov model was developed to compare the effect of various treatment strategies on the natural history of the disease and their associated costs in treatment-naïve and treatment-experienced patients. Patients were initially distributed across fibrosis stages F0-F4, and may incur disease progression through fibrosis stages and on to end-stage liver disease complications and death; or may achieve SVR. Clinical efficacy, health-related quality-of-life, costs, and transition probabilities were based on published literature. Probabilistic sensitivity analysis was performed to assess parameter uncertainty associated with the analysis. RESULTS: In treatment-naive patients, the expected quality-adjusted life years (QALYs) for interferon-free regimens were higher for DCV + SOF (12.37) and SOF + RBV (12.48) compared to that of pINF + RBV (11.71) over a lifetime horizon, applying their clinical trial treatment durations. The expected costs were higher for DCV + SOF ($170,371) and SOF + RBV ($194,776) vs pINF + RBV regimen ($90,905). Compared to pINF + RBV, the incremental cost-effectiveness ratios (ICER) were $120,671 and $135,398 per QALYs for DCV + SOF and SOF + RBV, respectively. In treatment-experienced patients, DCV + SOF regimen dominated the SOF + RBV regimen. Probabilistic sensitivity analysis indicated a 100% probability that a DCV + SOF regimen was cost saving in treatment-experienced patients. CONCLUSION: Daclatasvir plus sofosbuvir is a safe and effective option for the treatment of chronic HCV genotype 3 patients. This regimen could be considered a cost-effective option following a first-line treatment of peg-interferon/ribavirin treatment experienced patients with HCV genotype-3 infection.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,528

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeObservationnel
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

Citations23
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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