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Enregistrement W2914402876 · doi:10.1016/j.bbmt.2018.12.427

Defibrotide Cost-Effectiveness in Canada for the Treatment of Veno-Occlusive Disease/Sinusoidal Obstruction Syndrome (VOD/SOS) with Multi-Organ Dysfunction (MOD) after HSCT

2019· article· en· W2914402876 sur OpenAlexaboutno aff
Jonathan Belsey, Eric Ngonga Kemadjou, Maya Isaila, Kathleen F. Villa

Notice bibliographique

RevueBiology of Blood and Marrow Transplantation · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHematopoietic Stem Cell Transplantation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDefibrotideHepatic veno-occlusive diseasePopulationInternal medicineIntensive care medicinePediatricsDiseaseEmergency medicineHematopoietic stem cell transplantation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Hepatic VOD/SOS is a progressive, potentially life-threatening complication of HSCT conditioning or of nontransplant chemotherapy. Without treatment, VOD/SOS with MOD (renal and/or pulmonary dysfunction) may be associated with >80% mortality. Defibrotide (DF) is approved to treat hepatic VOD/SOS with renal or pulmonary dysfunction post-HSCT in the United States and Canada, and to treat severe hepatic VOD/SOS post-HSCT in patients aged >1 month in the European Union. The current analysis evaluates the cost-effectiveness of DF vs best supportive care (BSC) in Canada in patients with VOD/SOS with MOD post-HSCT. Methods A Markov cost-utility model, with an acute phase and a long-term phase, with a lifetime horizon, was adapted to reflect Canadian experience regarding epidemiology, management costs, and survival expectancy; only direct medical costs were included. In the acute phase, transition probabilities were based on endpoints of Day +100 survival and complete response (CR) from a phase 3 trial. The model included 4 health states: severe VOD/SOS, CR, survival, and death. Survival in the long-term phase was extrapolated using data from the literature. Hospital costs were calculated by taking the difference in time to CR in each arm in order to estimate the expected difference in hospital days between the BSC and DF arms. The severe VOD/SOS utility value was assumed to be the same as acute liver failure and end-stage liver disease scores (0.208), and the utility for CR was set to the age-matched general population. Costs and outcomes were discounted at 1.5% per year according to government guidance. Health effects were primarily expressed in terms of quality adjusted life years (QALYs). Results The difference in estimated costs between DF and BSC was $27,396 Canadian (Table). There was a 1.5 QALY increase for DF vs BSC. The incremental cost-effectiveness ratio (ICER; cost per QALY gained) was $17,724. In the probabilistic sensitivity analysis, for willingness to pay of $30,000 and $50,000 per QALY gained, the probabilities of DF being cost-effective were 85.6% and 100%, respectively, (Figure). Conclusions These results suggest that DF treatment for VOD/SOS with MOD is a cost-effective use of health resources in Canada, with an estimated ICER vs BSC below the accepted threshold for willingness to pay. Limitations include longer-term extrapolation of clinical trial data and assumptions about resource utilization patterns. Results were driven by estimates of more rapid recovery, reduced length of stay, and improved Day +100 survival in DF-treated patients. Results were supported by the sensitivity analysis. Support Jazz Pharmaceuticals.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,582

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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