Access criteria for anti-TNF agents in spondyloarthritis: influence on comparative 1-year cost-effectiveness estimates
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Anti-tumor necrosis factor (anti-TNF) agents are an effective, but costly, treatment for spondyloarthritis (SpA). Worldwide, multiple sets of access criteria aim to restrict anti-TNF therapy to patients with specific clinical characteristics, yet the influence of access criteria on anti-TNF cost-effectiveness is unknown. Our objective was to use data from the DESIR cohort, a prospective study of early SpA patients in France, to determine whether the French anti-TNF access criteria are the most cost-effective in that setting relative to other potential restrictions. METHODS: We used data from the DESIR cohort to create five study populations of patients meeting anti-TNF access criteria from Canada, France, Germany, United Kingdom, and Hong Kong, respectively. For each study population, we calculated the costs and quality-adjusted life years (QALYs) over 1 year of patients treated and not treated with anti-TNF therapy. To control for differences between anti-TNF users and non-users, we used linear regression models to derive adjusted mean costs and QALYs. We calculated incremental cost-effectiveness ratios (ICERs) representing the incremental cost per additional QALY gained by treating with an anti-TNF within each of the five study populations, using bootstrapping to explore the range of uncertainty in costs and QALYs. A series of sensitivity analyses was conducted, including one to simulate the effect of a 24-week stopping rule for anti-TNF non-responders. RESULTS: Anti-TNF access criteria from France were satisfied by the largest proportion of DESIR patients (27.8%), followed by Germany (25.1%), Canada (23.8%), the UK (12.1%) and Hong Kong (8.6%). Confidence intervals around incremental costs and QALYs in the basecase analysis were overlapping, indicating that anti-TNF cost-effectiveness estimates derived from each subset were similar. In the sensitivity analysis that examined the effect of excluding costs accumulated past 24 weeks by anti-TNF non-responders, the incremental cost per QALY was reduced by approximately 25% relative to the basecase analysis (France: €857,992 vs. €1,105,859; Canada: € 626,459 vs. €818,186; Germany: € 422,568 vs. €545,808); UK €578,899 vs. €766,217; Hong Kong €335,418 vs. €456,850). CONCLUSIONS: Anti-TNF cost-effectiveness is strongly affected by treatment continuation among non-responders. Access criteria could improve anti-TNF cost-effectiveness by defining patients likely to respond.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,267 | 0,522 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».