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Enregistrement W3166632772 · doi:10.1200/jco.2021.39.15_suppl.1048

Real-world cost-effectiveness of pertuzumab (P) with trastuzumab + chemo (T+Chemo) in patients (pts) with metastatic breast cancer (MBC): A population-based retrospective cohort study by the Canadian Real-world Evidence for Value in Cancer Drugs (CanREValue) collaboration.

2021· article· en· W3166632772 sur OpenAlexaffabout
Wei Fang Dai, Jaclyn Beca, Chenthila Nagamuthu, Ning Liu, Maureen Trudeau, Craig C. Earle, Claire de Oliveira, Kelvin Chan

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreInstitute for Clinical Evaluative SciencesCancer Care OntarioCentre for Addiction and Mental HealthOntario Institute for Cancer ResearchUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHazard ratioPopulationCohortPertuzumabInternal medicineCancer registryBreast cancerPropensity score matchingTrastuzumabCancerOncologyDemographyEnvironmental healthConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

1048 Background: Addition of P to T+chemo for MBC pts has been shown to improve overall survival (OS) in a pivotal randomized trial (hazard ratio [HR] = 0.66, 95% CI: 0.52, 0.84) (Baselga et al., NEJM 2012). In Canada, the manufacturer submission to the health technology assessment agency estimated that P produced 0.64 life years gained (LYG) with an incremental cost-effectiveness ratio (ICER) of $187,376/LYG over 10 years (CADTH-pCODR, 2013). This retrospective cohort analysis aims to determine the comparative real-world population-based effectiveness and cost-effectiveness of P among MBC pts in Ontario, Canada. Methods: MBC pts were identified from the Ontario Cancer Registry and linked to the New Drug Funding Program database to identify receipt of treatment between 1/1/2008 and 3/31/2018. Cases received P-T-chemo after universal public funding of P (Nov 2013) and controls received T-chemo before. Demographic (age, socioeconomic, rurality) and clinical (comorbidities, prior adjuvant treatments, prior breast cancer surgery, prior radiation, stage at diagnosis, ER/PR status) characteristics were identified from linked admin databases balanced between cases and controls using propensity score matching. Kaplan-Meier methods and Cox regressions accounting for matched pairs were used to estimate median OS and HR. 5-year mean total costs from the public health system perspective were estimated from admin claims databases using established direct statistical methods and adjusted for censoring of both cost and effectiveness using inverse probability weighting. ICERs and 95% bootstrapped CIs were calculated, along with incremental net benefit (INB) at various willingness-to-pay values using net benefit regression. Results: We identified 1,823 MBC pts with 912 cases and 911 controls (mean age = 55 years), of which 579 pairs were matched. Cases had improved OS (HR = 0.66; 95% CI: 0.57, 0.78), with median 3.4 years, compared to controls median OS of 2.1. P provided an additional 0.63 (95% CI: 0.48 – 0.84) LYG at an incremental cost of $196,622 (95% CI: $180,774, $219,172), with a mean ICER = $312,147/LYG (95% CI: $260,752, $375,492). At threshold of $100,000/LYG, the INB was -$133,632 (95% CI: -$151,525, -$115,739) with < 1% probability of being cost-effective. Key drivers of incremental cost increase between groups included drug and cancer clinic costs. Conclusions: The addition of P to T-chemo for MBC increased survival but at significant costs. The ICER based on direct real-world data was higher than the initial economic model due to higher total costs for pts receiving P. This study demonstrated feasibility to derive ICER from person-level real-world data to inform cancer drug life-cycle health technology reassessment.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: oui
Observationnelhigh
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: oui · Porte sur un sujet canadien: oui
Observationnelhigh
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,437
Score d'incertitude au seuil0,880

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,312
Tête enseignante GPT0,528
Écart entre enseignants0,216 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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