A phamacoeconomic analysis of personalized dosing versus fixed dosing of pembrolizumab in first-line PD-L1 positive non-small cell lung cancer.
Notice bibliographique
Résumé
9013 Background: In October 2016 pembrolizumab became the new standard of care for first-line treatment of patients with metastatic non-small cell lung cancer (mNSCLC) whose tumors express programmed death ligand 1 in at least 50% of cells. The FDA recommended dose is 200mg every three weeks. Multiple studies have demonstrated equivalent efficacy with weight-based doses between 2mg/kg to 10 mg/kg. The objective of this study was to compare the economic impact of using personalized dosing (2mg/kg) versus fixed dosing (200mg) in the first line setting of mNSCLC. Methods: We performed a budget impact analysis from the US societal perspective to compare fixed dosing with personalized dosing. We calculated the target population and weight of patients that would be treated with pembrolizumab annually in the first-line setting. Using survival curves from the KEYNOTE 024 trial with Weibull extrapolation we estimated the mean number of cycles that patients would receive. Using the Medicare average sales price we calculated the difference in cost between personalized and fixed dosing. Results: Our base case model demonstrates that the total annual cost of pembrolizumab with fixed dosing is US$ 3,440,127,429, and with personalized dosing it is US$ 2,614,496,846. The use of personalized dosing would lead to a 24% annual saving of US$ 825,630,583 in the United States. Conclusions: Personalized dosing of pembrolizumab may have the potential to save approximately 0.825 billion dollars annually in the United States, likely without impacting outcomes. This option should be considered for the first-line management of PD-L1 positive advanced lung cancer.
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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 | 0,009 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».