Cost-effectiveness analysis of cabozantinib compared with everolimus, axitinib, and nivolumab in subsequent line advanced renal cell carcinoma in Japan
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The treatment landscape of renal cell carcinoma has changed with the introduction of targeted therapies. While the clinical benefit of cabozantinib is well-established for Japanese patients who have received prior treatment, the economic benefit remains unclear. The objective of this study was to assess the cost-effectiveness of cabozantinib compared with everolimus, axitinib, and nivolumab in patients with advanced renal cell carcinoma who have failed at least one prior therapy in Japan. METHODS: A cost-effectiveness model was developed using a partitioned survival approach and a public healthcare payer's perspective. Over a lifetime horizon, clinical and economic implications were estimated according to a three-health-state structure: progression-free, post-progression, and death. Key clinical inputs and utilities were derived from the METEOR trial, and a de novo network meta-analysis and cost data were obtained from publicly available Japanese data sources. Costs, quality-adjusted life-years, and incremental cost-effectiveness ratios were estimated. Costs and health benefits were discounted annually at 2%. RESULTS: Cabozantinib was more costly and effective compared with everolimus and axitinib, with deterministic incremental cost-effectiveness ratios of ¥5,375,559 and ¥2,223,138, respectively. Compared to nivolumab, cabozantinib was predicted to be less costly and more effective. Sensitivity and scenario analyses demonstrated that the key drivers of cost-effectiveness results were the estimation of overall survival and treatment duration, relative efficacy, drug costs, and subsequent treatment costs. LIMITATIONS: METEOR was an international trial but did not enroll any patients from Japan. Efficacy and safety data from METEOR were used as a proxy for the Japanese population following validation by clinical experts, and alternative assumptions specific to clinical practice in Japan were evaluated in scenario analyses. CONCLUSIONS: In Japan, cabozantinib is a cost-effective alternative to everolimus, axitinib, and nivolumab for the treatment of patients with advanced renal cell carcinoma who have received at least one prior line of therapy.
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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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,003 | 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 ».