Metformin (Met): A cost-effective adjunct therapy with enzalutamide (Enza) for metastatic castrate-resistant prostate cancer (mCRPC)?
Notice bibliographique
Résumé
340 Background: Several new therapies have changed the landscape of prostate cancer (PCa) treatment, primarily due to their effectiveness in treating patients with mCRPC. Enza has garnered much attention, but is relatively expensive (~$3175/month). Met is less expensive (~$8.00/month) and has been used for decades to treat patients with non-insulin dependent diabetes. Two recent large population-based studies of PCa have demonstrated that diabetics taking Met had improved PCa specific and overall survival compared to those not taking Met. As a result, we hypothesized that Met has the potential to be a cost-effective adjunct therapy to Enza, although it is not currently used as such. Methods: We constructed a Markov-based decision analytic model to compare the cost-effectiveness of Enza alone versus Enza combined with Met. Through expert elicitation, we assumed that adding Met to Enza increases its efficacy by 15%. All other costs, utilities, and transition probabilities were derived from existing literature or expert elicitation. Effectiveness was measured using quality-adjusted life years (QALYs). Costs and QALYs were considered over a lifetime horizon and discounted at 5% per annum. Cost-effectiveness was considered using a willingness to pay threshold of $50 000/QALY. Results: Adding Met to Enza increases expected lifetime costs per patient by $83 651, and improves the expected effectiveness of treatment by 3.74 QALYs, compared to Enza alone. The incremental cost-effectiveness ratio is $22 374/QALY. Accounting for parameter uncertainty, adding Met to Enza has a 72% probability of being cost-effective. Conclusions: Although Met is not currently used as an adjunct therapy to Enza, doing so would likely be cost-effective provided it is as effective as we have assumed in our model. Additionally, our results indicate that the combination of Enza and Met could be among the most cost effective interventions in oncology. However, given the uncertainty around the effectiveness of such an adjunct therapy, our results support the need for further clinical trials to provide more robust evidence of the effectiveness of such a combination therapy in clinical practice.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 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 ».