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Enregistrement W2891785187 · doi:10.1200/jco.2017.35.15_suppl.e18331

Nivolumab in the treatment of metastatic renal cell carcinoma: A cost-utility analysis.

2017· article· en· W2891785187 sur OpenAlexaffabout
Jacques Raphael, Zhuolu Sun, Georg A. Bjarnason, Beate Sander, David Naimark

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensSunnybrook HospitalUniversity of TorontoHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNivolumabMedicineEverolimusQuality-adjusted life yearRenal cell carcinomaOncologyCost–utility analysisQuality of life (healthcare)Cost effectivenessCohortInternal medicineClinical trialCost–benefit analysisCancerImmunotherapyRisk analysis (engineering)Nursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,169

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,239
Tête enseignante GPT0,483
Écart entre enseignants0,244 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2017
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