Pharmacoeconomic analysis of paliperidone palmitate versus olanzapine pamoate for chronic schizophrenia in Norway
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Paliperidone palmitate long-acting injection (PP-LAI) has recently been approved for treatment of chronic schizophrenia. Its cost-effectiveness has not been established. The objective was to compare direct costs and outcomes between PP-LAI and olanzapine pamoate (OLZ-LAI) in treating chronic schizophrenia in Norway from the perspective of the government payer. METHODS: We used a decision analytic model over a 1-year time horizon. Clinical inputs were derived from the literature and an expert panel; costs were taken from standard lists, adjusted to 2010 Norwegian kroner (NOK). Discounting was not done. Main outcomes included average cost per patient treated, hospitalisations, emergency room (ER) visits and quality-adjusted life years (QALYs). The pharmacoeconomic outcome was the incremental cost per QALY. Robustness was examined using one-way sensitivity analyses on critical variables and a 5000-iteration probabilistic Monte Carlo sensitivity analysis with all variables included. RESULTS: PP-LAI generated 0.845 QALY at a cost of 151 336 NOK of which 23% was due to drugs; 25% of patients were hospitalised and another 12% required ER visits. OLZ-LAI cost 174 351 NOK (21% due to drugs); patient outcomes included 0.844 QALY, 27% hospitalisations and 14% ER visits. PP-LAI dominated OLZ-LAI in the base case. The analysis was reasonably robust against variations in drug cost but sensitive to small changes in adherence and hospitalisation rates. Overall, PP-LAI was dominant over OLZ-LAI in 54.5% of simulations. Replacing OLZ-LAI with PP-LAI would be cost saving for the Norwegian healthcare system. CONCLUSION: PP-LAI was cost-effective compared with OLZ-LAI in treating patients with chronic schizophrenia in Norway but sensitive to changes in adherence and hospitalisation rates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».