Cost-Effectiveness of Pazopanib Compared with Sunitinib in Metastatic Renal Cell Carcinoma in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In Canada and elsewhere, pazopanib and sunitinib-tyrosine kinase inhibitors targeting the vascular endothelial growth factor receptors-are recommended as first-line treatment for patients with metastatic renal cell carcinoma (mrcc). A large randomized noninferiority trial of pazopanib versus sunitinib (comparz) demonstrated that the two drugs have similar efficacy; however, patients randomized to pazopanib experienced better health-related quality of life (hrqol) and nominally lower rates of non-study medical resource utilization. METHODS: The cost-effectiveness of pazopanib compared with sunitinib for first-line treatment of mrcc from a Canadian health care system perspective was evaluated using a partitioned-survival model that incorporated data from comparz and other secondary sources. The time horizon of 5 years was based on the maximum duration of follow-up in the final analysis of overall survival from the comparz trial. Analyses were conducted first using list prices for pazopanib and sunitinib and then by assuming that the prices of sunitinib and pazopanib would be equivalent. RESULTS: Based on list prices, expected costs were CA$10,293 less with pazopanib than with sunitinib. Pazopanib was estimated to yield 0.059 more quality-adjusted life-years (qalys). Pazopanib was therefore dominant (more qalys and lower costs) compared with sunitinib in the base case. In probabilistic sensitivity analyses, pazopanib was dominant in 79% of simulations and was cost-effective in 90%-100% of simulations at a threshold cost-effectiveness ratio of CA$100,000. Assuming equivalent pricing, pazopanib yielded CA$917 in savings in the base case, was dominant in 36% of probabilistic sensitivity analysis simulations, and was cost-effective in 89% of simulations at a threshold cost-effectiveness ratio of CA$100,000. CONCLUSIONS: Compared with sunitinib, pazopanib is likely to be a cost-effective option for first-line treatment of mrcc from a Canadian health care perspective.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».