The cost-effectiveness of glasdegib in combination with low-dose cytarabine, for the treatment of newly diagnosed acute myeloid leukemia in adult patients who are not eligible to receive intensive induction chemotherapy in Canada
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The clinical efficacy and safety of DAURISMO (glasdegib) combined with low-dose cytarabine (LDAC) were demonstrated in the BRIGHT AML 1003 study among newly diagnosed acute myeloid leukemia patients who are not eligible to receive intensive chemotherapy. This study aims to evaluate its cost-effectiveness versus LDAC alone and azacitidine from a Canadian payer perspective. MATERIALS AND METHODS: A partitioned-survival model was developed with three health states: progression-free survival (PFS), relapse/progression and death. Clinical inputs were obtained from the BRIGHT AML 1003 study for glasdegib and LDAC, and from the two trial publications and indirect treatment comparison for azacitidine. Drug acquisition/administration, disease management, adverse event and end-of-life costs were considered. All costs were measured in Canadian dollars. Cost-effectiveness of glasdegib + LDAC was assessed against LDAC alone in main population, and against azacitidine by bone marrow blasts (BMB). A weighted average ICER was calculated to represent the current treatment use of Canadian clinical practice. The reference-case analysis was conducted probabilistically, and numerous probabilistic scenario analyses were conducted. RESULTS: The incremental cost-effectiveness ratios (ICERs) compared to LDAC alone was CAD $177,065 (a mean gain of 0.41 QALYs and an incremental cost of CAD $72,695), to azacitidine in 20-30% and >30% BMB group were CAD $178,201 (a mean gain of 0.34 QALYs and an incremental cost of CAD $59,889) and dominant (a mean gain of 0.28 QALYs while reducing costs by CAD $7,856) respectively, resulting in a weighted average ICER of CAD $81,310 per QALY. LIMITATIONS AND CONCLUSIONS: Though uncertainties remain with the generated PFS curve, the derived azacitidine curves, administration and vial wastage, the model has been built under the best available evidence and relied on clinical opinions where there were data gaps. The weighted average ICER suggests that glasdegib + LDAC is cost-effective at a CAD $100,000 willingness-to-pay threshold.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».