Nivolumab in the treatment of metastatic renal cell carcinoma: A cost-utility analysis.
Notice bibliographique
Résumé
e18331 Background: Nivolumab was recently shown to improve overall survival (OS) and health-related quality of life compared to Everolimus in metastatic renal cell carcinoma (mRCC) patients previously treated with antiangiogenic therapies (CheckMate-025 trial). The aim of this study is to assess the cost-utility of Nivolumab versus Everolimus from the perspective of the Canadian publicly funded healthcare system. Methods: To evaluate the cost-utility of Nivolumab versus Everolimus, a Markov cohort model that incorporated data from the phase 3 CheckMate-025 trial and other sources was developed. The outcomes of interest were healthcare costs, life-months and quality-adjusted life-months (QALMs) gained with Nivolumab as well as the incremental cost-effectiveness ratio (ICER), and the incremental net monetary benefit. A lifetime time horizon was used in the base case with costs and outcomes discounted 5% annually. The probabilities of progression and death from cancer and utility values were captured from the CheckMate-025 trial. Expected costs were based on Ontario fees and other sources. Scenario and sensitivity analyses (SAs) were conducted to assess uncertainty. Results: Compared to Everolimus, treatment with Nivolumab provided an additional 3.9 QALMs at an incremental cost of 33,386 Canadian dollars (CAD). The resulting ICER was 8,608CAD per QALM gained. With a willingness-to-pay (WTP) of 50,000CAD per Quality-adjusted life-year (QALY) ( = 4,167CAD per QALM), Nivolumab was not cost-effective in the base case. In one-way SAs, Nivolumab cost, median OS and treatment duration on Nivolumab were sensitive to changes with plausible threshold values. Assuming a WTP of 100,000CAD per QALY ( = 8,334CAD per QALM) and a scenario of Nivolumab cost with no drug wastage, Nivolumab became a cost-effective strategy with an ICER of 7,881CAD per QALM. Conclusions: With its current price , Nivolumab is unlikely to be cost-effective compared with Everolimus for previously treated mRCC patients from a Canadian healthcare payer perspective. While mRCC patients derive a meaningful clinical benefit from Nivolumab, considerations should be given to reduce drug wastage and increase the WTP threshold to render this strategy more affordable.
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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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».