MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2763983027 · doi:10.1634/theoncologist.2017-0277

Cost-Effectiveness of Nivolumab in Recurrent Metastatic Head and Neck Squamous Cell Carcinoma

2017· article· en· W2763983027 sur OpenAlexafffundabout
Thomas McFarlane, Kelvin Chan, William Wong

Notice bibliographique

RevueThe Oncologist · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHead and Neck Cancer Studies
Établissements canadiensCanadian Centre for Applied Research in Cancer ControlSunnybrook Health Science CentreUniversity of TorontoUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Liver Foundation
Mots-clésMedicineNivolumabHead and neckOncologyHead and neck squamous-cell carcinomaBasal cellHead and neck cancerInternal medicineRadiologySurgeryImmunotherapyRadiation therapyCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Treatment options for patients with platinum-refractory, recurrent, metastatic head and neck squamous cell carcinoma (r/m HNSCC) are limited and prognosis is poor. The recent CheckMate 141 clinical trial demonstrated that nivolumab, an anti-programmed cell death protein 1 monoclonal antibody, was efficacious in extending the median overall survival (OS) in this patient population compared with standard therapies. We conducted a cost-effectiveness analysis to determine whether nivolumab is a cost-effective treatment in this patient population and examined various subgroups to determine for which, if any, the treatment is more cost-effective. MATERIALS AND METHODS: We implemented a state transition model for HNSCC with a patient cohort who had tumor progression 6 months after the last dose of platinum-containing chemotherapy and compared the cost-effectiveness of nivolumab with docetaxel. Treatment effect estimates and adverse event rates were obtained from CheckMate 141. Costs, utilities, and other model inputs were gathered from published sources. We used a Canadian perspective, a 5-year time horizon, and a 1.5% discount rate for the analysis. RESULTS: Nivolumab extended mean OS by 4 months compared with docetaxel and resulted in fewer treatment-related adverse events, producing an incremental effectiveness of 0.13 quality-adjusted life years (QALY). The incremental cost of treatment with nivolumab was $18,823. At a willingness-to-pay threshold of $100,000/QALY, nivolumab was not a cost-effective treatment option for r/m HNSCC, with an incremental cost-effectiveness ratio of $144,744/QALY. Nivolumab would be cost-effective if its price was reduced by 20%. Our subgroup analysis seemed to indicate that nivolumab might be cost-effective for tumors with expression of programmed death-ligand 1 >5%. CONCLUSION: We conclude that although nivolumab offers clinical benefit for the treatment of r/m HNSCC over current regimens, it is not cost-effective based on its list price. We have also established a value-based price estimate for nivolumab to be cost-effective in this patient population. Further study is required to draw a definitive conclusion on biomarkers for cost-effectiveness. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: In health care settings in which cost considerations are a constraint on choice of therapy, patient selection should be carefully considered to maintain efficiency in the system. Until a biomarker for response to therapy is identified for nivolumab, this medication is unlikely to be cost-effective for most patients with recurrent, metastatic head and neck squamous cell carcinoma.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,265

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,112
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations42
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe OncologistMême sujetHead and Neck Cancer StudiesTravaux en français237 207