Economic Evaluation of Bevacizumab for Treatment of Platinum-Resistant Recurrent Ovarian Cancer in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ovarian cancer is a leading cause of cancer-related mortality. Although the disease is relatively rare, it carries a disproportionately large morbidity burden. OBJECTIVE: We conducted a cost-utility analysis from a Canadian public payer perspective to determine the cost effectiveness of bevacizumab, a newly available treatment option for recurrent ovarian cancer. METHODS: Using a 7-year time horizon, a three health-state cohort-based partitioned survival model was developed to assess the cost utility of bevacizumab plus chemotherapy (BEV) versus chemotherapy alone. We reconstructed individual patient data from published Kaplan-Meier curves. Clinical parameters, including progression-free survival and overall survival, were derived from the AURELIA phase III randomized controlled trial. Costs, resource utilization and utility values from recent Canadian sources were used to populate the model. Results were presented using incremental cost-utility ratios (ICURs). Uncertainty was examined through univariate and probabilistic sensitivity analyses. RESULTS: The reconstructed individual patient data matched the AURELIA trial results. Total costs for the BEV and chemotherapy treatment arms were $Can79,086 and $Can54,982, respectively. Total estimated quality-adjusted life-years (QALYs) were 1.1055 and 0.9926 for the BEV and chemotherapy arms, respectively. The ICUR was estimated to be $Can213,424 per QALY gained. At a willingness-to-pay threshold of $Can100,000 per QALY gained, the probability of BEV being cost effective was 0. CONCLUSIONS: The results of our analysis suggest that the addition of bevacizumab to single-agent chemotherapy treatment, while improving patient outcomes, is unlikely to be cost effective in this Canadian patient population. The results also provide some preliminary validation for use of individual patient data-reconstruction techniques in pharmacoeconomic evaluation.
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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) | 0,001 | 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 ».