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Enregistrement W4214616073 · doi:10.1001/jamaoncol.2021.8049

Cost-effectiveness Analysis of Pertuzumab With Trastuzumab in Patients With Metastatic Breast Cancer

2022· article· en· W4214616073 sur OpenAlexafffundabout
Wei Fang Dai, Jaclyn Beca, Chenthila Nagamuthu, Ning Liu, Claire de Oliveira, Craig C. Earle, Maureen Trudeau, Kelvin Chan

Notice bibliographique

RevueJAMA Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHER2/EGFR in Cancer Research
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreHealth Sciences CentreCanadian Centre for Applied Research in Cancer ControlPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPertuzumabMedicineTrastuzumabMetastatic breast cancerBreast cancerOncologyInternal medicineCost effectivenessPopulationChemotherapyCancerEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IMPORTANCE: The initial assessment of pertuzumab use for treatment of metastatic breast cancer by health technology assessment agencies suggested that pertuzumab was not cost-effective. In Ontario, Canada, pertuzumab became funded in November 2013 based on the substantial clinical benefit. To date, there is a paucity of analysis of pertuzumab using real-world data for cost-effectiveness. OBJECTIVE: To assess the cost-effectiveness of pertuzumab, trastuzumab, and chemotherapy vs trastuzumab and chemotherapy for patients with metastatic breast cancer. DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: A population-based retrospective economic evaluation was conducted in Ontario, Canada. Patients who received first-line treatments for metastatic breast cancer from January 1, 2008, to March 31, 2018, were identified. Patients were followed up from the start of treatment up to 5 years, with maximum follow-up to March 31, 2019. Patients were identified from the Ontario Cancer Registry and linked to the New Drug Funding Program database to identify receipt of first-line treatment (N = 1158). INTERVENTIONS: Treatment with pertuzumab, trastuzumab, and chemotherapy after public funding (November 25, 2013) compared with treatment with trastuzumab and chemotherapy before funding. MAIN OUTCOMES AND MEASURES: Cost-effectiveness, from a public payer perspective, was estimated from administrative data with a 5-year time horizon, adjusted for censoring, and discounted (1.5%). Incremental cost-effectiveness ratios for life-years gained and quality-adjusted life year (QALY) with bootstrapped 95% CIs were calculated. Sensitivity analysis with price reduction of pertuzumab alone or in combination with trastuzumab was conducted. RESULTS: A total of 579 pairs of matched patients receiving pertuzumab and controls were included. The mean (SD) age of the matched study cohort was 58 (12.97) years; 1151 were women (99.4%). Pertuzumab resulted in 0.61 life-years gained and 0.44 QALYs gained at an incremental cost of $192 139 (all costs measured in Canadian dollar values, CAD) with an incremental cost-effectiveness ratio of $316 203 per life-year gained and $436 679 per QALY. The main factors associated with cost included the cost of pertuzumab (60%), outpatient cancer treatment delivery (24%), and trastuzumab (15%). With 100% price reduction of pertuzumab, the incremental cost-effectiveness ratio was $174 027 per QALY. When the price of pertuzumab and trastuzumab were both reduced by more than 71%, the incremental cost-effectiveness ratio decreased below $100 000 per QALY. CONCLUSIONS AND RELEVANCE: The findings of this population-based study suggest that pertuzumab may increase survival for patients with metastatic breast cancer but would not be considered cost-effective, even after 100% price reduction, under conventional thresholds.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,348 · 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.

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

Citations33
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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