Cost-Effectiveness of Pyrotinib Plus Capecitabine versus Lapatinib Plus Capecitabine for the Treatment of HER2-Positive Metastatic Breast Cancer in China: A Scenario Analysis of Health Insurance Coverage
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The overexpression of the human epidermal growth factor receptor-2 (HER2) gene is present in 20~25% of breast cancer (BC) patients, contributing to an inferior prognosis. Recent clinical trials showed that pyrotinib has promising antitumor activities and acceptable tolerability for those patients (ClinicalTrials.gov, NCT03080805 and NCT02422199). Therefore, this study aims to assess the cost-effectiveness of pyrotinib plus capecitabine versus lapatinib plus capecitabine for patients with HER2-positive metastatic BC after prior trastuzumab. METHODS: A lifetime-partitioned survival model was established to evaluate health and economic outcomes with different treatment strategies. The primary outcome was the incremental cost-effectiveness ratio (ICER). Data were derived from the published literature, clinical trials, expert opinions, and other local charges. Sensitivity analyses were performed to assess the robustness of the findings. Scenario analyses were developed to make further evaluations. RESULTS: The pyrotinib regimen had significant advantages over the lapatinib regimen after enrolling in the National Reimbursement Drug List (NRDL), with cost savings of USD 15,599.27 and a gain of 0.53 QALYs. Meanwhile, before enrolling in NRDL, the pyrotinib regimen afforded the same QALYs at a higher incremental cost of USD 45,400.64 versus the lapatinib regimen, producing an ICER of USD 85,944.79 per QALY. Scenario analyses yielded similar results. Sensitivity analyses suggested stability in the cost-effectiveness findings. CONCLUSIONS: Compared to lapatinib plus capecitabine, the pyrotinib plus capecitabine enrolled in NRDL is a cost-effective alternative second-line treatment for patients with HER2-positive metastatic BC in China.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».