Cost-effective analysis of the use of EGFR inhibitors (E) for wild-type (WT) KRAS unresectable metastatic colorectal cancer (mCRC).
Notice bibliographique
Résumé
6552 Background: Patients (pts) with unresectable WT KRAS mCRC benefit from fluoropyrimidines (FP), oxaliplatin (O), irinotecan (I), bevacizumab (Bev) and E. The most cost-effective strategy to combine them remains unclear. Methods: A Markov model was constructed for a hypothetical cohort of pts with mCRC to examine the costs and outcomes of 3 treatment strategies: (A): 1st line (1L) Bev+FP+O/I, 2nd line (2L) FP+I/O, 3rd line (3L) E, (B): 1L Bev+FP+O/I, 2L FP+I/O, 3L E+I, and (C): 1L E+FP+O/I, 2L Bev+FP+I/O, 3L best supportive care (BSC). Efficacy and probability data of the treatments were obtained from clinical trials identified through a systematic review of the literature. Resource utilization data were derived from a chart review of 65 consecutive pts treated at Odette Cancer Centre (OCC) since 2009 and from the literature. Utilities were obtained by surveying oncologists (n= 24) across Canada using EQ-5D. Costs were obtained from the Ontario Ministry of Health and Long/Term Care, Ontario Case Costing Initiative, OCC and the literature. The analysis was conducted from the Canadian public healthcare system perspective over a 5 year time horizon with a 5% discount in 2012 Canadian dollars (CAD$) for cost and outcome. Incremental cost-effectiveness analyses were conducted comparing costs and outcomes of the 3 strategies. One way and probabilistic sensitivity analyses (SA) were conducted (n=10,000). Results: All 3 strategies appeared to be of relatively similar efficacy clinically, but C is more expensive than A or B by >45% (see Table). The model is primarily driven by the acquisition cost of drugs. B is most cost-effective when the willingness-to-pay (WTP) threshold >$120,000/QALY. SA showed that C would be cost-effective only when the progression-free survival of E is better than Bev in 1L with hazard ratio <0.24 at WTP of $150,000/QALY. Conclusions: 1L use of E followed by 2L Bev in mCRC is not cost-effective at the current pricing of E relative to Bev. [Table: see text]
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | medium |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | medium |
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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».