Analysis of Costs for Imaging-Assisted Pharmaceutical Intervention in Alzheimer’s Disease with Lecanemab: Snapshot of the First 3 Years
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The approval of lecanemab for the treatment of Alzheimer's disease (AD) by the Food and Drug Administration in the United States has sparked controversy over issues of safety, cost, and efficacy. Furthermore, the prognostication of cognitive decline is prohibitively difficult with current methods. The inability to forecast incipient dementia in patients with biological AD suggests a prophylactic scenario wherein all patients with cognitive decline are prescribed anti-AD drugs at the earliest manifestations of dementia; however, most patients with mild cognitive impairment (approximately 77.7%) do not develop dementia over a 3-year period. Prophylactic response therefore constitutes unethical, costly, and unnecessary treatment for these patients. OBJECTIVE: We present a snapshot of the costs associated with the first 3 years of mass availability of anti-AD drugs in a variety of scenarios. METHODS: We consider multiple prognostication scenarios with varying sensitivities and specificities based on neuroimaging studies in patients with mild cognitive impairment to determine approximate costs for the large-scale use of lecanemab. RESULTS: The combination of fluorodeoxyglucose and magnetic resonance was determined to be the most cost-efficient at $177,000 for every positive outcome every 3 years under an assumed adjustment in the price of lecanemab to $9,275 per year. CONCLUSIONS: Imaging-assisted identification of cognitive status in patients with prodromal AD is demonstrated to reduce costs and prevent instances of unnecessary treatment in all cases considered. This highlights the potential of this technology for the ethical prescription of anti-AD medications under a paradigm of imaging-assisted early detection for pharmaceutical intervention in the treatment of AD.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».