Adjuvant hormone strategies in postmenopausal women with breast cancer: An economic evaluation based on the EBCTCG meta-analyses
Notice bibliographique
Résumé
6574 Background: Meta-analyses conducted by the Early Breast Cancer Trialists’ Collaborative Group (EBCTCG) demonstrated significant improvements in breast cancer (BC) outcomes associated with tamoxifen (TAM) and/or aromatase inhibitor (AI) therapy. We conducted an economic evaluation, based on these meta-analyses, to examine the cost-effectiveness (CE) of adjuvant TAM, sequential TAM-AI and upfront AI in post menopausal (PM) women with BC. Methods: A generic model was developed to calculate cumulative costs and quality adjusted life year gains (QALYG) over 25-year horizon in hypothetical cohorts of PM women with BC undergoing 5-year treatment with TAM alone, upfront AI, or sequential TAM-AI. We examined different cohorts with varying 10-year baseline recurrence risk (RR) without adjuvant hormonal treatments to reflect the natural spectrum of breast cancer disease encountered (low = 25%; average = 38%; high = 50%; very high = 75%). The efficacy outcomes were derived from the EBCTCG meta-analyses, with 10-year duration of benefit assumed for all strategies. Costs and utilities were derived from the literature, and local resources. The analysis took a direct payer perspective and reports costs in 2008 Cdn$. Costs and benefits were discounted at 3%. CE was based on the $50,000/QALY gained threshold. Adverse events were not included in the primary analysis. Sensitivity analyses were conducted. Results: Adjuvant hormonal treatments with TAM and/or AI are CE strategies in PM women with BC. The costs and QALYG associated with hormonal treatments were dependent on the baseline RR: CE estimates were more favorable in cohorts with higher as opposed to lower RR. The baseline RR also influenced the choice of the optimal economic strategy. Upfront AI was associated with higher costs and more QALY gains compared to TAM-AI. CE however was favorable in patients with average to very high RR and unfavorable in patients with low RR. Conclusions: Adjuvant treatments with TAM and/or AI are associated with favorable CE in PM women with BC. The optimal CE strategies, however, are dependent on the baseline RR without hormonal treatment. A risk-tailored hormonal treatment choice could optimize the overall health system efficiency. [Table: see text]
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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 | 0,029 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,040 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».