Economic Model to Evaluate the Cost-Effectiveness of Second-Line Nilotinib Versus Dasatinib for the Treatment of Philadelphia Chromosome-Positive Chronic Myeloid Leukemia (CML-CP) in Italy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to evaluate the cost effectiveness of second-line nilotinib versus dasatinib for the treatment of Philadelphia chromosome-positive chronic myeloid leukemia (CML-CP) patients who are intolerant or resistant to imatinib and can transition to treatment-free remission (TFR). METHODS: A partitioned survival model was developed to compare the cost effectiveness of nilotinib versus dasatinib. The model was developed from the Italian healthcare payer perspective and included the following health states: on second-line tyrosine kinase inhibitor (TKI), off second-line TKI, accelerated phase/blastic crisis, TFR, and death. Progression-free and overall survival curves were derived from patient-level data that compared nilotinib and dasatinib as second-line therapy in CML-CP patients who were resistant or intolerant to imatinib. Drug costs, healthcare costs, and adverse event costs were based on real-world evidence and publicly available databases. Cost effectiveness was estimated over a 40-year time horizon. Scenario analyses were performed by adjusting time horizon, TFR parameters, costs, and utilities. RESULTS: Second-line nilotinib resulted in greater time spent in TFR (0.91 life-years), increased quality-adjusted life-years (QALYs) (1.89), increased life-years (2.16), and decreased per-patient costs (- 38,760 €). Therefore, nilotinib was strongly dominant compared with dasatinib in the base-case analysis. Nilotinib remained strongly dominant in most scenario analyses including shorter time horizon, exclusion of TFR, and varying TKI drug costs. CONCLUSIONS: While the model showed that nilotinib treatment of imatinib-intolerant or resistant CML-CP patients was more effective and less costly than dasatinib treatment, there is considerable uncertainty in the findings.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».