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Enregistrement W4362458336 · doi:10.1002/cam4.5862

Cost‐effectiveness of second‐line ipilimumab for metastatic melanoma: A real‐world population‐based cohort study of resource utilization

2023· article· en· W4362458336 sur OpenAlexafffundabout
Brandon Lu, Wei Fang Dai, Ruth Croxford, Wanrudee Isaranuwatchai, Jaclyn Beca, Ines B. Menjak, Teresa M. Petrella, Nicole Mittmann, Craig C. Earle, Scott Gavura, Rebecca E. Mercer, Timothy P. Hanna, Kelvin Chan

Notice bibliographique

RevueCancer Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensCanadian Agency for Drugs and Technologies in HealthUniversity of TorontoSt. Michael's HospitalCanadian Centre for Applied Research in Cancer ControlHealth Sciences CentreInstitute for Clinical Evaluative SciencesQueen's UniversityCancer Care OntarioSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGovernment of OntarioOntario Institute for Cancer Research
Mots-clésIpilimumabMedicineReimbursementPopulationCost effectivenessCohortInternal medicineClinical trialIncremental cost-effectiveness ratioQuality-adjusted life yearOncologyPediatricsHealth careCancerImmunotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The efficacy-effectiveness gap between randomized trial and real-world evidence regarding the clinical benefit of ipilimumab for metastatic melanoma (MM) has been well characterized by previous literature, consistent with initial concerns raised by health technology assessment agencies (HTAs). As these differences can significantly impact cost-effectiveness, it is critical to assess the real-world cost-effectiveness of second-line ipilimumab versus non-ipilimumab treatments for MM. METHODS: This was a population-based retrospective cohort study of patients who received second-line non-ipilimumab therapies between 2008 and 2012 versus ipilimumab treatment between 2012 and 2015 (after public reimbursement) for MM in Ontario. Using a 5-year time horizon, censor-adjusted and discounted (1.5%) costs (from the public payer's perspective in Canadian dollars) and effectiveness were used to calculate incremental cost-effectiveness ratios (ICERs) in life-years gained (LYGs) and quality-adjusted life years (QALYs), with bootstrapping to capture uncertainty. Varying the discount rate and reducing the price of ipilimumab were done as sensitivity analyses. RESULTS: In total, 329 MM were identified (Treated: 189; Controls: 140). Ipilimumab was associated with an incremental effectiveness of 0.59 LYG, incremental cost of $91,233, and ICER of $153,778/LYG. ICERs were not sensitive to discounting rate. Adjusting for quality of life using utility weights resulted in an ICER of $225,885/QALY, confirming the original HTA estimate prior to public reimbursement. Reducing the price of ipilimumab by 100% resulted in an ICER of $111,728/QALY. CONCLUSION: Despite its clinical benefit, ipilimumab as second-line monotherapy for MM patients is not cost-effective in the real world as projected by HTA under conventional willingness-to-pay 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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,839

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,529
Tête enseignante GPT0,512
Écart entre enseignants0,017 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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