Cost‐effectiveness of second‐line ipilimumab for metastatic melanoma: A real‐world population‐based cohort study of resource utilization
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,018 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».