Modeling Challenges in Cost-Effectiveness Analysis of First-Line Immuno-Oncology Therapies in Non-small Cell Lung Cancer: A Systematic Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The introduction of immuno-oncology (IO) therapies has changed the treatment landscape of non-small cell lung cancer (NSCLC). Numerous cost-effectiveness analyses (CEAs) and technology appraisals (TAs) evaluating IO therapies have been recently published. OBJECTIVE: We reviewed economic models of first-line (1L) IO therapies for previously untreated advanced or metastatic NSCLC to identify methodological challenges associated with modeling cost effectiveness from published literature and TAs and to make recommendations for future CEAs in this disease area. METHODS: A systematic literature review was conducted following Cochrane and PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) guidelines. We searched MEDLINE, Embase, EconLit (January 2009-January 2020), and select conferences (since 2016) for CEAs of 1L IO treatments in patients with recurrent or metastatic, epidermal growth factor receptor (EGFR)/anaplastic lymphoma kinase (ALK) mutation-negative NSCLC, published in English. TAs from England, Scotland, Canada, Australia, Germany, and France were also examined. Two reviewers screened the results and extracted the data. The quality of the CEAs was described using the Drummond checklist. RESULTS: In total, 46 records reporting on 38 unique models met protocol-defined criteria and were included. Five models adjusted for treatment switching or crossover in base-case analyses, and the remainder considered treatment switching or crossover to represent clinical practice and made no adjustment. Seven models used external real-world data for survival modeling or extrapolation validation. Six models that assumed long-term treatment benefit stopped at 3 or 5 years after initiation. Seven models used the observed time-on-treatment distribution from the trial, and eight used progression-free survival for treatment duration. All models compared one or more IO monotherapies or combination therapies with chemotherapy. Only one study directly compared different IO agents but did not consider the concordance issue across programmed death-ligand 1 (PD-L1) testing methods. Utilities were modeled by health state in 12 models, four applied a time-to-death approach, and ten explored both. None applied cure models. CONCLUSION: Variations in methodological challenges were seen across studies. Previous models took approaches that were followed in subsequent models, such as a 2-year stopping rule of IO duration or treatment-effect waning. Challenges such as heterogeneity in PD-L1 testing and survival extrapolation and validation using real-world data should be further considered for future models in advanced or metastatic NSCLC.
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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 | 0,098 | 0,308 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,021 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| 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 ».