Cost-effectiveness analysis of first-line treatment with crizotinib in ROS1-rearranged advanced non-small cell lung cancer (NSCLC) in Canada
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».