Cost‐effectiveness analysis of low‐dose direct oral anticoagulant (DOAC) for the prevention of cancer‐associated thrombosis in the United States
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Randomized controlled trials (RCTs) have demonstrated that low-dose direct oral anticoagulants (DOACs), including rivaroxaban and apixaban, may help reduce the incidence of cancer-associated venous thromboembolism (VTE). METHODS: A cost-utility analysis was performed from the health sector perspective using a Markov state-transition model in patients with cancer who are at intermediate-to-high risk for VTE. Transition probability, relative risk, cost, and utility inputs were obtained from a meta-analysis of the RCTs and relevant epidemiology studies. Differences in cost, quality-adjusted life-years (QALYs), and the incremental cost-effectiveness ratio (ICER) per patient were calculated over a lifetime horizon. One-way, probabilistic, and scenario sensitivity analyses were conducted. RESULTS: In patients with cancer at intermediate-to-high risk for VTE, treatment with low-dose DOAC thromboprophylaxis for 6 months, compared with placebo, was associated with 32 per 1000 fewer VTE and 11 per 1000 more major bleeding episodes over a lifetime. The incremental cost and QALY increases were $1445 and 0.12, respectively, with an ICER of $11,947 per QALY gained. Key drivers of ICER variations included the relative risks of VTE and bleeding as well as drug cost. This strategy was 94% cost effective at the threshold of $50,000 per QALY. The selection of patients with Khorana scores ≥3 yielded the greatest value, with an ICER of $5794 per QALY gained. CONCLUSIONS: Low-dose DOAC thromboprophylaxis for 6 months appears to be cost-effective in patients with cancer who are at intermediate-to-high risk for VTE. The implementation of this strategy in patients with Khorana scores ≥3 may lead to the highest cost-benefit ratio.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».