Cost-Effectiveness Analysis of Durvalumab Plus Chemotherapy in the First-Line Treatment of Extensive-Stage Small Cell Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the CASPIAN trial, durvalumab + chemotherapy demonstrated significant improvements in overall survival compared with chemotherapy alone in patients with extensive-stage small cell lung cancer (SCLC). We aimed to assess the cost-effectiveness of durvalumab in patients with extensive-stage SCLC from the US healthcare system perspective. PATIENTS AND METHODS: A comprehensive Markov model was adapted to evaluate cost and effectiveness of durvalumab combination versus platinum/etoposide alone in the first-line therapy of extensive-stage SCLC based on data from the CASPIAN study. The main endpoints included total costs, life years (LYs), quality-adjusted life-years (QALYs), and incremental cost-e-ectiveness ratios (ICERs). Model robustness was assessed with sensitivity analysis, and additional subgroup analyses were also performed. RESULTS: Durvalumab + chemotherapy therapy resulted in an additional 0.27 LYs and 0.20 QALYs, resulting in an ICER of $464,711.90 per QALY versus the chemotherapy treatment. The cost of durvalumab has the greatest influence on this model. Subgroup analyses showed that the ICER remained higher than $150,000/QALY (the willingness-to-pay threshold in the United States) across all patient subgroups. CONCLUSIONS: Durvalumab in combination with platinum/etoposide is not a cost-effective option in the first-line treatment of patients with extensive-stage SCLC.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| 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) | 0,003 | 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 ».