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Enregistrement W3031403900 · doi:10.1200/jco.2020.38.15_suppl.e19369

A cost-utility analysis of apalutamide for the treatment of patients with metastatic castration-sensitive prostate cancer (mCSPC).

2020· article· en· W3031403900 sur OpenAlexaffabout
Ambika Parmar, Narhari Timilshina, Urban Emmenegger, Shabbir M.H. Alibhai, Martin Smoragiewicz, Beate Sander, Kelvin Chan

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreHealth Sciences CentreSunnybrook HospitalUniversity of TorontoUniversity Health NetworkSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnzalutamideMedicineAndrogen deprivation therapyProstate cancerQuality-adjusted life yearCost effectivenessOncologyAdverse effectClinical trialInternal medicineCancerAndrogen receptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e19369 Background: The therapeutic landscape for patients with mCSPC has evolved over the last decade given the growing body of evidence demonstrating efficacy for the earlier application of oral androgen receptor signaling inhibitors, such as with abiraterone and enzalutamide. Recently the success of the TITAN trial established the superior efficacy of apalutamide combined with androgen deprivation therapy (ADT), with a 33% reduction in mortality versus ADT alone, and a tolerable toxicity profile. However, with substantially higher costs than ADT alone, the cost-effectiveness of this combination is critical to evaluate. Methods: A cost-utility analysis of apalutamide+ADT versus ADT alone was conducted from the Canadian healthcare perspective. A state-transition model with probabilistic analysis was used to compare the two strategies over a lifetime horizon. Model inputs were informed by the TITAN trial (transition probabilities, adverse events [AE], subsequent therapy), published literature (utilities) and Canadian costing resources (systemic therapy [initial and subsequent], routine care [physician visits, imaging], AE, end-of-life care costs). Primary outcomes included expected life-year gains (LYG), quality-adjusted life-years (QALY), lifetime cost (in 2018 Canadian dollars), and the incremental cost-effectiveness ratio (ICER). Multiple scenario analyses were conducted to assess parameter and model uncertainty. Cost and effectiveness were discounted at 1.5% as per Canadian guidelines. Results: From the base-case analysis expected LYG and QALY for ADT and apalutamide+ADT were 4.11, 5.57 and 3.50, 4.85, respectively. Expected cost over a lifetime horizon was $37,553 and $254,205, respectively. The ICER for apalutamide+ADT as compared to ADT alone was $160,483/QALY. Through scenario analysis, cost-effectiveness of apaluatmide+ADT was achieved with apalutamide price reductions of >50%, relative to a cost-effectiveness threshold (CET) of $100,000/QALY. Scenario analysis of alternative long-term survival expectations with apalutamide+ADT demonstrated cost-effectiveness (relative to CET $100,000/QALY) with expected improvements in the 5-year survival rate of 29% as compared to ADT (versus base-case expected improvement in 5-year survival of 15%). Conclusions: Apalutamide+ADT is unlikely to be cost-effective from the Canadian healthcare perspective at current list prices. Improvement in cost-effectiveness is most likely to be achieved through price reductions in apalutamide drug costs.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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 enseignants0,244
Score d'incertitude au seuil0,486

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0020,002
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)0,0050,000

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 Opus0,255
Tête enseignante GPT0,518
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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