Cost-Effectiveness of Osimertinib in Treating Newly Diagnosed, Advanced EGFR-Mutation-Positive Non-Small Cell Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The objective of this study was to assess cost and effectiveness of osimertinib in treating newly diagnosed advanced non-small cell lung cancer with an epidermal growth factor receptor (EGFR) mutation from a public payer's perspective in the U.S. and China. MATERIALS AND METHODS: Markov models were developed to compare three treatment strategies: first-line use of osimertinib, first-line use of the standard first-generation EGFR-tyrosine kinase inhibitor (EGFR-TKI) followed by the second-line use of osimertinib, and the standard first-generation EGFR-TKI therapy (standard care [SOC]). Clinical data, cost, and utility data were mainly derived from published literatures. Deterministic and probabilistic sensitivity analyses were conducted to assess the robustness of the incremental cost per quality-adjusted life year (QALY) between the treatments. RESULTS: The resultant incremental cost per QALY gained for the first-line osimertinib versus SOC was $312,903 in the U.S. and $41,512 in China. The incremental cost per QALY for the second-line osimertinib versus SOC was $284,532 in the U.S. and $38,860 in China. The probability of the SOC strategy being cost-effective is 1.0 if the willingness to pay threshold is below $150,000/QALY in the U.S. and below $30,000/QALY in China. CONCLUSION: Osimertinib as first-line treatment could gain more health benefits in comparison with standard EGFR-TKIs or second-line use of osimertinib. However, because of the high cost of treatment, the cost-effectiveness analyses were not in favor of the first-line use of osimertinib from a public payer's perspective in the U.S. and China. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: Osimertinib as first-line treatment yielded the greatest health outcomes but is not a cost-effective strategy for lung cancer in the U.S. and China. The price of osimertinib has a substantial impact on economic outcomes.
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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».