Comparative efficacy, safety, and cost-effectiveness of abobotulinumtoxinA and onabotulinumtoxinA in children with upper limb spasticity: a systematic literature review, indirect treatment comparison, and economic evaluation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of this study was to compare clinical- and cost-effectiveness of type A botulinum toxin (BoNT-A) therapies for management of pediatric upper limb spasticity, including AbobotulinumtoxinA (aboBoNT-A) and Onabotulinumtoxin A (onaBoNT-A). METHODS: Systematic literature review and indirect treatment comparisons were conducted of randomized controlled trials reporting efficacy and safety outcomes. Efficacy was characterized by Modified Ashworth Scale (MAS) and Ashworth Scale (AS) up to 16-weeks post-injection. Results were used to inform a cost-effectiveness model with a 1-year time horizon, linking response rates with health-related quality-of-life (HRQoL) outcomes and costs from a UK perspective. Other data sources included in the cost-effectiveness model were drug unit costs, health care resource utilization based on UK physician survey, and HRQoL impacts of adverse events associated with oral anti-spasticity therapies. Results were characterized as cost per quality-adjusted life year and cost per responder. RESULTS: Six studies were included in evidence syntheses. There was a trend towards greater response rate for aboBoNT-A which resulted in improved HRQoL and lower annual costs compared with onaBoNT-A. Safety outcomes were similar across BoNT-A therapies. In cost-effectiveness analysis, aboBoNT-A was an economically dominant therapy with respect to cost per quality-adjusted life year. The cost per responder at 1 year was estimated to be £39,056 for aboBoNT-A vs. £54,831 for onaBoNT-A. LIMITATIONS AND CONCLUSIONS: Based on observed safety and efficacy data, aboBoNT-A is estimated to result in higher treatment response and consequently increased quality-of-life and reduced costs, vs. onaBoNT-A in children with upper limb spasticity. Limitations to the study include study heterogeneity limited details available for onaBoNT-A studies (e.g. use of physical therapy), and limited availability of responder data. Where assumptions were required, they were made to be conservative towards aboBoN-A.
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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 | 0,021 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,019 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».