MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4379979901 · doi:10.1002/hon.3165_463

POLATUZUMAB AND THE PROGRESSION‐FREE SURVIVAL (PFS) PREDICAMENT: A COMPARATIVE ANALYSIS OF HEALTH TECHNOLOGY ASSESSMENT AGENCY (HTA) REVIEWS

2023· article· en· W4379979901 sur OpenAlexaboutno aff
Edward R. Scheffer Cliff, Leah Z. Rand, Maarten A. Hogervorst, William B. Feldman, Aaron S. Kesselheim, Adam Raymakers

Notice bibliographique

RevueHematological Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReimbursementMedicineCost-effectiveness analysisProgression-free survivalRegimenCost–benefit analysisAgency (philosophy)Health technologyOncologyFamily medicineInternal medicineHealth careOverall survivalCost effectivenessPolitical scienceEconomic growthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As more cancer drugs are approved based on changes in surrogate measures such as PFS, greater controversy surrounds their clinical benefit and economic value. In the POLARIX trial for untreated diffuse large B cell lymphoma (DLBCL), polatuzumab (Polivy), as part of the PolaRCHP regimen, achieved superior PFS than RCHOP (76.7% vs. 70.2%) with no difference in overall survival (OS) – challenging the 20-year standard of care. We examined reviews of PolaRCHP by international HTAs to understand how international expert organizations view a new cancer drug that marginally improves PFS without OS benefit. Methods: We searched NAVLIN (Eversana, Milwaukee, WI), a global HTA database, to determine which HTA organizations have reviewed polatuzumab in untreated DLBCL. We then extracted key summary documents from each group’s website to investigate the rationale provided. Results: Among 14 HTAs that reviewed pola, 5 assessed its use in frontline DLBCL. HTAs in Germany and the UK recommended reimbursement, while those in France and Australia did not. The UK was willing to tolerate an uncertain impact on OS due to acceptable cost effectiveness, while a “hint” of non-quantifiable benefit was sufficient to earn reimbursement in Germany (Table). Conversely, Australia and France emphasized that unchanged overall and complete response rate undermined the PFS benefit (suggesting that PolaRCHP may neither achieve more responses nor deeper responses among responders), as well as the uncertain impact on OS, given the aggressive nature of DLBCL. HTAs considered price differently: the UK found pola’s incremental cost-effectiveness ratio (ICER) acceptable while Australia considered its budget impact too high. France and Germany did not factor price into assessments. Conclusions: Polatuzumab offers insights into how HTAs value PFS: in some countries, a marginal PFS benefit in the absence of OS benefit was sufficient to warrant reimbursement, while other HTAs felt the difference in PFS was undermined by lack of improvement in response rate and depth and OS. Our study is limited by undisclosed negotiated discounts, which may influence reimbursement decisions in different jurisdictions. Understanding how HTAs interpret trial results is essential to ensure optimal design of future clinical trials and improve patient access to effective novel agents. The research was funded by: Arnold Ventures Keywords: aggressive B-cell non-Hodgkin lymphoma, combination therapies Conflicts of interests pertinent to the abstract E. R. S. Cliff Research funding: Arnold Ventures A. J. N. Raymakers Consultant or advisory role Adam Raymakers reports serving as a member of the pan-Canadian Oncology Drug Review Expert Review Committee (pERC) with the Canadian Agency for Drugs and Technologies in Health (CADTH).

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)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,697
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,536
Tête enseignante GPT0,555
Écart entre enseignants0,019 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHematological OncologyMême sujetHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of LifeTravaux en français237 207