Real-World Cost Effectiveness of a Policy of KRAS Testing to Inform Cetuximab or Panitumumab for Third-Line Therapy of Metastatic Colorectal Cancer in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cetuximab and panitumumab, two anti-EGFR therapies, are widely used for third-line therapy of metastatic colorectal cancer (mCRC) with wild-type KRAS, but there remains uncertainty around their cost effectiveness. The objective of this analysis was to conduct a real-world cost-effectiveness analysis of the policy change introducing KRAS testing and third-line anti-EGFR therapy mCRC in British Columbia (BC), Canada. METHODS: We conducted secondary analysis of administrative data for a cohort of mCRC patients treated in BC in 2006-2015. Patients potentially eligible for KRAS testing and third-line therapy after the policy change (July 2009) were matched 2:1 to pre-policy patients using genetic matching on propensity score and baseline covariates. Costs and survival time were calculated over an 8-year time horizon, with bootstrapping to characterize uncertainty around endpoints. Cost effectiveness was expressed using incremental cost-effectiveness ratios (ICER) and the probability of cost effectiveness at a range of thresholds. RESULTS: The cohort included 1757 mCRC patients (n = 456 pre-policy and n = 1304 post-policy; of those, n = 420 received cetuximab or panitumumab). There was a significant increase in survival and cost following the policy change. Adoption of KRAS testing and anti-EGFR therapy had an ICER of CA$73,759 per life-year gained (LYG) (95% CI 46,133-186,446). In scenario analysis, a reduction in cetuximab and panitumumab cost of at least 50% was required to make the policy change cost effective at a threshold of CA$50,000/LYG. CONCLUSION: A policy of third-line anti-EGFR therapy informed by KRAS testing may be considered cost effective at thresholds above CA$70,000/LYG. Reduction in drug costs, through price discounts or potential future biosimilars, would make anti-EGFR therapy considerably more cost effective. By using real-world data for a large cohort with long follow-up we can assess the value of a policy of KRAS testing and anti-EGFR therapy achieved in practice.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».