Évaluation pharmacoéconomique des thérapies efficaces et dispendieuses en prévention des maladies cardiovasculaires
Notice bibliographique
Résumé
Les maladies cardiovasculaires (MCV) ont une prévalence élevée dans le monde et sont considérées comme la deuxième cause de mortalité chez la population canadienne. Les statines sont reconnues comme le traitement par excellence dans la prévention des MCV. Toutefois, les statines ne conviennent pas à tous les patients, potentiellement, en raison de la survenue d’effets secondaires et du manque d’efficacité. Avec l’avancement de la science, de nouvelles thérapies voient le jour dans le milieu cardiovasculaire. Les inhibiteurs de la proprotéine convertase subtilisine-kexine de type 9 PCSK9 (iPCSK9) constituent un traitement efficace pour réduire les évènements cardiovasculaires. Cependant, ces thérapies sont dispendieuses pour le système de santé. Cette thèse a pour but d’explorer la pharmacoéconomie des thérapies dispendieuses ayant démontrées une efficacité clinique importante dans le traitement préventif des MCV. La pharmacoéconomie est un outil d’évaluation destiné aux décideurs ayant comme objectif d’optimiser l’utilisation des ressources humaines et financières. Tout d’abord, dans un premier article, nous avons évalué l’efficacité maximale d’une thérapie hypolipémiante à partir des grilles de risque cardiovasculaires. Selon les résultats obtenus, l’efficacité maximale qu’il est raisonnable d’espérer a correspondu à une diminution du risque relatif variant entre 0,46 et 0,66. Ensuite, dans un deuxième article, nous avons estimé l’efficacité d’une thérapie dispendieuse dans un contexte différent puisque les études cliniques étaient en cours. Avec l’aide d’un modèle de Markov, la propension à payer a été fixée à deux seuils distincts, alors que le coût d’acquisition de la thérapie est demeuré fixe. Nos résultats ont estimé que pour atteindre les seuils de propension à payer de 50 000 $ et 100 000 $ par année de vie ajustée pour la qualité, l’efficacité devrait être de 0,58 et 0,78 respectivement. Finalement, l’étude randomisée contrôlée établissant l’efficacité clinique des iPCSK9 a été publiée. Nous avons donc pu évaluer le coût-utilité réel des iPCSK9 avec une nouvelle méthode de simulation, nommée Conditions et évènements discrètement intégrés. Cette étude est l’objet 2 de mon troisième article. Les résultats de cet article ont estimé que l’iPCSK9 n’est pas coût-efficace selon l’efficacité obtenue dans les études cliniques. En conclusion, suite aux résultats présentés dans cette thèse rédigée par articles, il serait envisageable d’intégrer dans le modèle pharmacoéconomique l’option d’un test génétique afin d’individualiser le traitement de chaque patient.
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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 | 0,009 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».