Cost-effectiveness of pharmacogenomic-guided treatment for major depression
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pharmacogenomic testing to identify variations in genes that influence metabolism of antidepressant medications can enhance efficacy and reduce adverse effects of pharmacotherapy for major depressive disorder. We sought to establish the cost-effectiveness of implementing pharmacogenomic testing to guide prescription of antidepressants. METHODS: We developed a discrete-time microsimulation model of care pathways for major depressive disorder in British Columbia, Canada, to evaluate the effectiveness and cost-effectiveness of pharmacogenomic testing from the public payer's perspective over 20 years. The model included unique patient characteristics (e.g., metabolizer phenotypes) and used estimates derived from systematic reviews, analyses of administrative data (2015-2020) and expert judgment. We estimated incremental costs, life-years and quality-adjusted life-years (QALYs) for a representative cohort of patients with major depressive disorder in BC. RESULTS: Pharmacogenomic testing, if implemented in BC for adult patients with moderate-severe major depressive disorder, was predicted to save the health system $956 million ($4926 per patient) and bring health gains of 0.064 life-years and 0.381 QALYs per patient (12 436 life-years and 74 023 QALYs overall over 20 yr). These savings were mainly driven by slowing or avoiding the transition to refractory (treatment-resistant) depression. Pharmacogenomic-guided care was associated with 37% fewer patients with refractory depression over 20 years. Sensitivity analyses estimated that costs of pharmacogenomic testing would be offset within about 2 years of implementation. INTERPRETATION: Pharmacogenomic testing to guide antidepressant use was estimated to yield population health gains while substantially reducing health system costs. These findings suggest that pharmacogenomic testing offers health systems an opportunity for a major value-promoting investment.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».