The cost-effectiveness of palivizumab in infants with cystic fibrosis in the Canadian setting: A decision analysis model
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Children with cystic fibrosis (CF) are at higher risk of severe respiratory syncytial virus (RSV) infection, which can lead to a decline in lung function. A monoclonal antibody, palivizumab (PMB), effectively prevents RSV hospitalizations; however, the high cost of PMB, approximately C$10,000 per patient per RSV season, limits its widespread use. We assess the cost-effectiveness of PMB prophylaxis in CF children less than 2 y of age from the Canadian healthcare payer's perspective. METHODS: In 2014, a Markov cohort model of CF disease and infant RSV infections in the Canadian setting was developed based on literature data. Infants were treated with monthly PMB injections over the 5-month RSV season. Lifetime health outcomes, quality-adjusted life years (QALYs) and 2013 $CAD costs, discounted at 5%, were estimated. Findings are summarized as incremental cost-effectiveness ratios (ICERs) and budget impact. Deterministic sensitivity analysis was conducted to assess parameter uncertainty. RESULTS: Implementation of a hypothetical Canadian RSV prophylaxis program resulted in ICERs of C$652,560 (all CF infants) and C$157,332 (high-risk CF infants) per QALY gained and an annual budget impact of C$1,400,000 (all CF infants) and C$285,000 (high-risk CF infants). The analysis was highly sensitive to the probability of severe RSV, the degree of lung deterioration following infection, and the cost of PMB. CONCLUSIONS: Our results suggest PMB is not cost-effective in Canada by commonly used thresholds. However, given the rarity of CF and relatively small budget impact, consideration may be given for the selective use of PMB for immunoprophylaxis of RSV in high-risk CF infants on a case-by-case scenario basis.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».