MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3209833176 · doi:10.1186/s12885-021-08746-z

Cost-effectiveness analysis of first-line treatment with crizotinib in ROS1-rearranged advanced non-small cell lung cancer (NSCLC) in Canada

2021· article· en· W3209833176 sur OpenAlexafffundabout
Jaclyn Beca, Shaun Walsh, Kaiwan Raza, Stacey Hubay, Andrew Robinson, Elena Mow, James Keech, Kelvin Chan

Notice bibliographique

RevueBMC Cancer · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensKingston General HospitalGrand River HospitalCanadian Centre for Applied Research in Cancer ControlSunnybrook Health Science CentreCancer Care Ontario
Organismes subventionnairesCancer Care Ontario
Mots-clésCrizotinibMedicineOncologyLung cancerROS1Internal medicineALK inhibitorQuality-adjusted life yearCost effectivenessCancerAdenocarcinoma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: While no direct comparative data exist for crizotinib in ROS1+ non-small cell lung cancer (NSCLC), studies have suggested clinical benefit with this targeted agent. The objective of this study was to assess the cost-effectiveness of crizotinib compared to standard platinum-doublet chemotherapy for first-line treatment of ROS1+ advanced NSCLC. METHODS: A Markov model was developed with a 10-year time horizon from the perspective of the Canadian publicly-funded health care system. Health states included progression-free survival (PFS), up to two further lines of therapy post-progression, palliation and death. Given a lack of comparative data and small study samples, crizotinib or chemotherapy studies with advanced ROS1+ NSCLC patients were identified and time-to-event data from digitized Kaplan-Meier curves were collected to pool PFS data. Costs of drugs, treatment administration, monitoring, adverse events and palliative care were included in 2018 Canadian dollars, with 1.5% discounting. An incremental cost-effectiveness ratio (ICER) was estimated probabilistically using 5000 simulations. RESULTS: In the base-case probabilistic analysis, crizotinib produced additional 0.885 life-years and 0.772 quality-adjusted life-years (QALYs) at an incremental cost of $238,077, producing an ICER of $273,286/QALY gained. No simulations were found to be cost-effective at a willingness-to-pay threshold of $100,000/QALY gained. A scenario analysis assuming efficacy equivalent to the ALK+ NSCLC population showed a slightly more favorable cost-effectiveness profile for crizotinib. CONCLUSIONS: Available data appear to support superior activity of crizotinib compared to chemotherapy in ROS1+ advanced NSCLC. At the list price, crizotinib was not cost-effective at commonly accepted willingness-to-pay thresholds across a wide range of sensitivity analyses.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 GPT0,341
Écart entre enseignants0,315 · 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 tête enseignante, 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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC CancerMême sujetLung Cancer Treatments and MutationsTravaux en français237 207