Cost effectiveness of ceritinib in patients previously treated with crizotinib and chemotherapy with anaplastic lymphoma kinase positive (ALK+) non-small cell lung cancer (NSCLC) in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BackgroundLung cancer is the leading cause of cancer death in the United States. Among non-small cell lung cancer (NSCLC) patients with anaplastic lymphoma kinase mutation (ALK+) and who were resistant to crizotinib, ceritinib was approved as a following treatment. Ceritinib was found to be cost effective among Canadian patients, but its cost effectiveness among US population remains unknown.ObjectiveTo evaluate the cost-effectiveness of ceritinib versus chemotherapy among ALK+ NSCLC patients who received treatment of crizotinib and chemotherapy, from the US healthcare perspective.MethodsA Markov model with three health states (progression-free, progression, and death) and a partitioned survival analysis model (PartSA) were developed, respectively. Survival functions, including progression free survival and overall survival, for ceritinib and chemotherapy were extrapolated from clinical trials ASCEND-2, ASCEND-5, and PROFILE-1007. Costs for the drugs, monitoring, and adverse events, and utilities at each health state were derived from published literature. Costs were inflated to 2018 US dollars. An annual discount rate of 3% was applied to costs and utilities, and a 5-year time horizon was applied to the analysis. Incremental cost per quality-adjusted life year (QALY) gained for ceritinib versus chemotherapy was estimated with $150,000/QALY as the US willingness-to-pay threshold. Sensitivity analyses (i.e., one-way sensitivity analysis and probabilistic sensitivity analysis) were conducted to test the uncertainties of the models.ResultsBoth models find ceritinib yields fewer QALYs than chemotherapy. The Markov model indicates modest cost-savings of ceritinib when compared to chemotherapy (-$3,131) and small declines in health (-1.04 QALYs) ($3008.39 per QALY lost). The PartSA model indicates additional costs of ceritinib when compared to chemotherapy ($12,884.95) and similar declines in health (-0.87 QALYs), indicating a dominated strategy. Both models were most sensitive to parameters of medical cost for progression disease and cost of ceritinib.ConclusionsCeritinib is not cost effective compared to chemotherapy among patients who were previously treated with crizotinib and chemotherapy, from the US healthcare perspective.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».