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Enregistrement W3176913979 · doi:10.1177/23814683211021060

Real-World Cost-Effectiveness of Bevacizumab With First-Line Combination Chemotherapy in Patients With Metastatic Colorectal Cancer: Population-Based Retrospective Cohort Studies in Three Canadian Provinces

2021· article· en· W3176913979 sur OpenAlexaffabout
Reka Pataky, Jaclyn Beca, David Tran, Wei Fang Dai, Erind Dvorani, Wanrudee Isaranuwatchai, Stuart Peacock, Riaz Alvi, Winson Y. Cheung, Craig C. Earle, Scott Gavura, Kelvin Chan

Notice bibliographique

RevueMDM Policy & Practice · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Treatments and Studies
Établissements canadiensCanadian Partnership Against CancerSunnybrook Health Science CentreAlberta Cancer FoundationSimon Fraser UniversityInstitute for Clinical Evaluative SciencesCancer Care OntarioSt. Michael's HospitalSaskatchewan Cancer AgencyCanadian Centre for Applied Research in Cancer Control
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBevacizumabMedicineIrinotecanColorectal cancerOncologyInternal medicinePropensity score matchingPopulationCost effectivenessRetrospective cohort studyChemotherapySurgeryCancerEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. Real-world evidence can be a valuable tool when clinical trial data are incomplete or uncertain. Bevacizumab was adopted as first-line therapy for metastatic colorectal cancer (mCRC) based on significant survival improvements in initial clinical trials; however, survival benefit diminished in subsequent analyses. Consequently, there is uncertainty surrounding the cost-effectiveness of bevacizumab therapy achieved in practice. Objective. To assess real-world cost-effectiveness of first-line bevacizumab with irinotecan-based chemotherapy versus irinotecan-based chemotherapy alone for mCRC in British Columbia (BC), Saskatchewan, and Ontario, Canada. Methods. Using provincial cancer registries and linked administrative databases, we identified mCRC patients who initiated publicly funded irinotecan-based chemotherapy, with or without bevacizumab, in 2000 to 2015. We compared bevacizumab-treated patients to historical controls (treated before bevacizumab funding) and contemporaneous controls (receiving chemotherapy without bevacizumab), using inverse-probability-of-treatment weighting with propensity scores to balance baseline covariates. We calculated incremental cost-effectiveness ratios (ICER) using 5-year cost and survival adjusted for censoring, with bootstrapping to characterize uncertainty. We also conducted one-way sensitivity analysis for key drivers of cost-effectiveness. Results. The cohorts included 12,112 (Ontario), 1,161 (Saskatchewan), and 2,977 (BC) patients. Bevacizumab significantly increased treatment costs, with mean ICERs between $78,000 and $84,000/LYG (life-year gained) in the contemporaneous comparisons and $75,000 and $101,000/LYG in the historical comparisons. Reducing the cost of bevacizumab by 50% brought ICERs in all comparisons below $61,000/LYG. Limitations. Residual confounding in observational data may bias results, while the use of original list prices overestimates current bevacizumab cost. Conclusion. The addition of bevacizumab to irinotecan-based chemotherapy extended survival for mCRC patients but at significant cost. At original list prices bevacizumab can only be considered cost-effective with certainty at a willingness-to-pay threshold over $100,000/LYG, but price reductions or discounts have a significant impact on cost-effectiveness.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,460

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0020,009
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,334 · 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'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

Citations18
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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