Bevacizumab for Metastatic Colorectal Cancer: A Global Cost-Effectiveness Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the U.S., the addition of bevacizumab to first-line chemotherapy in metastatic colorectal cancer (mCRC) has been demonstrated to provide 0.10 quality-adjusted life years (QALYs) at an incremental cost-effectiveness ratio (ICER) of $571,000/QALY. Due to variability in pricing, value for money may be different in other countries. Our objective was to establish the cost-effectiveness of bevacizumab in mCRC in the U.S., U.K., Canada, Australia, and Israel. METHODS: We performed the analysis using a previously established Markov model for mCRC. Input data for efficacy, adverse events, and quality of life were considered to be generalizable and therefore identical for all countries. We used country-specific prices for medications, administration, and other health service costs. All costs were converted from local currency to U.S. dollars at the exchange rates in March 2016. We conducted one-way and probabilistic sensitivity analyses (PSA) to assess the model robustness across parameter uncertainties. RESULTS: Base case results demonstrated that the highest ICER was in the U.S. ($571,000/QALY) and the lowest was in Australia ($277,000/QALY). In Canada, the U.K., and Israel, ICERs ranged between $351,000 and $358,000 per QALY. PSA demonstrated 0% likelihood of bevacizumab being cost-effective in any country at a willingness to pay threshold of $150,000 per QALY. CONCLUSION: The addition of bevacizumab to first-line chemotherapy for mCRC consistently fails to be cost-effective in all five countries. There are large differences in cost-effectiveness between countries. This study provides a framework for analyzing the value of a cancer drug from the perspectives of multiple international payers. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: The cost-effectiveness of bevacizumab varies significantly between multiple countries. By conventional thresholds, bevacizumab is not cost-effective in metastatic colon cancer in the U.S., the U.K., Australia, Canada, and Israel.
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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 | 0,001 | 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 ».