Early Treatment of Hepatitis C Virus Improves Health Outcomes and Yields Cost-Savings: A Modeling Study in Argentina
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Most untreated hepatitis C virus (HCV) patients develop chronic infection and severe complications, including death. Direct-acting antivirals in early stages of liver fibrosis reduce complications and healthcare costs. However, therapy is often delayed, and patients in early stages have limited access to effective treatments. We assessed the clinical and economic effect of treating chronic HCV at early versus late stages of disease in Argentina. METHODS: A Markov model of the natural HCV history was used to forecast lifetime liver-related and economic outcomes from social security sector perspective. Healthcare use and transition probabilities were drawn from literature. Demographic characteristics of the patients and treatment attributes were based on data from registrational trials of glecaprevir/pibrentasvir. RESULTS: Lower rates of all hepatic complications and liver-related mortality were predicted when treatment was initiated in mild versus advanced disease. Sustained virologic response rates were similar among all stages. Higher quality-adjusted life years (QALYs) were predicted when treatment was initiated in mild (F0-F1) versus moderate (F2-F3) or advanced (F4) liver disease (11.5, 9.9, and 7.5 QALYs, respectively). Delaying treatment increased long-term total lifetime costs (F4: AR$ 1 437 816; F2-F3: AR$ 967 673; F0-F1: AR$ 954 018; 37.10 AR$=1 USD, Nov 2018 exchange rate) and provided fewer QALYs. CONCLUSIONS: Our study show early treatment was a dominant strategy compared with treatment in advanced stages of liver disease. These results may help health policy makers take actions to reduce health and economic burden of HCV in Argentina.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».