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Enregistrement W2919228285 · doi:10.1080/13696998.2019.1590842

Cost-effectiveness of second-line atezolizumab in Canada for advanced non-small cell lung cancer (NSCLC)

2019· article· en· W2919228285 sur OpenAlexaffabout
Umang Ondhia, Henry Jacob Conter, Scott Owen, Anna Zhou, Julian Nam, Sumeet Singh, Ahmed Abdulla, Paula Chu, Federico Felizzi, Noman Paracha, Randeep Sangha

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Economics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensMcGill UniversityWestern UniversityUniversity of AlbertaWilliam Osler Health SystemRoche (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAtezolizumabDocetaxelMedicineNivolumabOncologyLung cancerCost effectivenessClinical trialInternal medicineChemotherapyCancerImmunotherapyRisk analysis (engineering)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim: To assess the cost-effectiveness in Canada of atezolizumab compared with docetaxel or nivolumab for the treatment of advanced NSCLC after first-line platinum-doublet chemotherapy.Materials and methods: A three-state partitioned-survival model was developed. Clinical inputs were obtained from the phase III OAK trial comparing atezolizumab with docetaxel in patients with advanced NSCLC who progressed after first-line platinum-doublet chemotherapy. Overall survival (OS) and progression-free survival (PFS) were extrapolated beyond the trial period using parametric models. A cure model assuming a 1% cure fraction was fitted to the OS data for atezolizumab. Outcomes for nivolumab were informed by a network meta-analysis (NMA) vs atezolizumab. Resource use and costs were informed by clinical expert opinion and published Canadian sources. Utility values were obtained from the OAK trial. The perspective of the analysis was that of the Canadian publicly-funded healthcare system. The base case time horizon was 10 years, and the discount rate was 1.5% annually for both costs and effects. Scenario analyses were performed to test the robustness of the results and all analyses were performed probabilistically.Results: Atezolizumab demonstrated a quality-adjusted life-year (QALY) gain of 0.60 compared with docetaxel at an incremental cost of $85,073, resulting in an incremental cost-effectiveness ratio (ICER) of $142,074/QALY. Atezolizumab dominated nivolumab (regardless of dosing regimen), based on modest differences in both QALYs and costs. Docetaxel was most likely to be cost effective at willingness-to-pay (WTP) thresholds below $125,000/QALY gained, while atezolizumab was most likely to be cost effective beyond this WTP threshold. In most scenario analyses, the results remained robust to changes in parameters. A reduced time horizon and alternative approaches to the NMA had the greatest impact on cost-effectiveness results.Conclusion: Atezolizumab represents a cost-effective therapeutic option in Canada for the treatment of patients with advanced NSCLC who progress after first-line platinum doublet chemotherapy.

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)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,922
Score d'incertitude au seuil0,568

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeSans objet
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

Citations28
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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