Cost-effectiveness of mirabegron compared to tolterodine ER 4 mg for overactive bladder in Canada
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This analysis compared the cost-effectiveness of once-daily regimens of mirabegron 50 mg and generic tolterodine ER 4 mg in a hypothetical cohort of previously treated patients with overactive bladder (OAB) in Canada. METHODS: A Markov model was developed to represent different health states according to OAB symptoms (frequency, incontinence), presence/absence of adverse events (AEs; dry mouth, constipation, blurred vision), and treatment status (on-treatment, discontinue treatment, restart previous treatment). The time horizon used was one year, with monthly transitions between health states. The model was populated using data from a phase 3, placebo-controlled trial of mirabegron that included tolterodine as an active comparator (SCORPIO), as well as other published literature and expert opinion. Cost-effectiveness was calculated from Canadian public payer (based on Quebec list prices) and societal perspectives. RESULTS: The incremental one-year cost per patient for mirabegron over tolterodine was $182 CAD and $157 CAD from the payer and societal perspectives, respectively. The incremental quality-adjusted life year (QALY) gain for mirabegron was 0.0066 when using EQ-5D health-state utilities. Mirabegron was cost-effective compared with tolterodine, from both payer and societal perspectives, and remained cost-effective vs. tolterodine across the majority of sensitivity analyses. The model was based on limited clinical trial evidence supplemented with expert opinion and assumptions; a select number of OAB symptoms, AEs, and direct and indirect medical costs associated with OAB; and a timeframe of only one year. CONCLUSIONS: From the payer and societal perspectives, the health economic model indicates that in Canada, mirabegron is a cost-effective treatment strategy compared with tolterodine, leading to improved health outcomes (QALYs) at an acceptable incremental cost.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».