Cost-Effectiveness Analysis of Evolocumab in Adult Patients with Atherosclerotic Cardiovascular Disease in Canada
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: To evaluate the cost-effectiveness of evolocumab when added to standard of care lipid-lowering treatment (LLT) for patients with atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD) who cannot adequately control their low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) despite optimized LLT in Canada. METHODS: An incremental cost-utility analysis was conducted using a Markov cohort state transition model adapted to the Canadian setting. Analyses were conducted from a public health and societal perspective using a lifetime time horizon for Canada. Scenario analyses were conducted on the basis of recommendations from the 2021 Canadian Cardiovascular Society (CCS) dyslipidemia guidelines. RESULTS: In ASCVD patients with prior myocardial infarction (MI) and baseline LDL-C ≥ 1.8 mmol/L, adding evolocumab to optimized statin therapy with or without ezetimibe is associated with an incremental cost per quality-adjusted life year (QALY) gained of $66,453 CAD. Furthermore, for every 100 patients treated with evolocumab for lifetime, adding evolocumab to optimized LLT will prevent approximately 52 cardiovascular (CV) events, of which seven would be fatal. The results are generally robust using univariate and simultaneous variation in model input parameters. Scenario analyses for patient populations as per the CCS guidelines suggest that evolocumab added to optimized LLT may be considered cost-effective, given an incremental cost-effectiveness ratio (ICER) threshold of CAD$100,000 per QALY gained. Limitations associated with this analysis should be interpreted in the context of data and modeling assumptions used. CONCLUSION: Overall, this analysis supports reimbursement of evolocumab by payers in patients with ASCVD who cannot reach LDL-C thresholds despite optimized LLT to reduce unnecessary fatal and non-fatal CV events.
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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 | 0,001 | 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 ».