Evaluating cost per remission and cost of serious adverse events of advanced therapies for ulcerative colitis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Determining the relative cost-effectiveness between advanced therapeutic options for ulcerative colitis (UC) may optimize resource utilization. We evaluated total cost per response, cost per remission, and cost of safety events for patients with moderately-to-severely active UC after 52 weeks of treatment with advanced therapies at standard dosing. METHODS: An analytic model was developed to estimate costs from the US healthcare system perspective associated with achieving efficacy outcomes and managing safety outcomes for advanced therapies approved for the treatment of UC. Numbers needed to treat (NNT) for response and remission, and numbers needed to harm (NNH) for serious adverse events (SAEs) and serious infections (SIs) were derived from a network meta-analysis of pivotal trials. NNT for induction and maintenance were combined with drug regimen costs to calculate cost per clinical remission. Cost of managing AEs was calculated using NNH for safety outcomes and published costs of treating respective AEs. RESULTS: Costs per remission were $205,240, $249,417, $267,463, $365,050, $579,622, $750,200, and $787,998 for tofacitinib 10 mg, tofacitinib 5 mg, infliximab, vedolizumab, golimumab, adalimumab, and ustekinumab, respectively. Incremental costs of SAEs and SIs collectively were $136,390, $90,333, $31,888, $31,061, $20,049, $12,059, and $0 for tofacitinib 5 mg, golimumab, adalimumab, tofacitinib 10 mg, infliximab, ustekinumab, and vedolizumab (reference), respectively. CONCLUSIONS: Tofacitinib was associated with the lowest cost per response and cost per remission, while vedolizumab had the lowest costs related to SAEs and SIs. Balancing efficacy versus safety is important when evaluating the costs associated with treatment of moderate-to-severe UC.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».