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Enregistrement W4391401198 · doi:10.1080/13696998.2024.2311507

Cost-effectiveness of pembrolizumab for previously treated MSI-H/dMMR solid tumours in the UK

2024· article· en· W4391401198 sur OpenAlexaff
Grant McCarthy, Kate Young, Matthew Madin-Warburton, Tyler Mantaian, Libby Brook, Kaylie Metcalfe, Jan Mikelson, Ruifeng Xu, Carl Seyla-Hammer, Raquel Aguiar‐Ibáñez, Mayur M. Amonkar

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Economics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGenetic factors in colorectal cancer
Établissements canadiensMerck Canada Inc. (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPembrolizumabMedicineMicrosatellite instabilityOncologyInternal medicineAdverse effectCancerImmunotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Patients with previously treated microsatellite instability-high (MSI-H)/mismatch repair deficient (dMMR) tumours have limited chemotherapeutic treatment options. Pembrolizumab received approval from the EMA in 2022 for the treatment of colorectal, endometrial, gastric, small intestine, and biliary MSI-H/dMMR tumour types. This approval was supported by data from the KEYNOTE-164 and KEYNOTE-158 clinical trials. This study evaluated the cost-effectiveness of pembrolizumab compared with standard of care (SoC) for previously treated MSI-H/dMMR solid tumours in line with the approved EMA label from a UK healthcare payer perspective. METHODS: A multi-tumour partitioned survival model was built consisting of pre-progression, progressed disease, and dead health states. Pembrolizumab survival outcomes were extrapolated using Bayesian hierarchical models (BHMs) fitted to pooled data from KEYNOTE-164 and KEYNOTE-158. Comparator outcomes were informed by published sources. Tumour sites were modelled independently and then combined, weighted by tumour site distribution. A SoC comparator was used to formulate the overall cost-effectiveness result with pembrolizumab as the intervention. SoC comprised a weighted average of the comparators by tumour site based on market share. Drug acquisition, administration, adverse events, monitoring, subsequent treatment, end-of-life costs, and testing costs were included. Sensitivity and scenario analyses were performed, including modelling pembrolizumab efficacy using standard parametric survival models. RESULTS: Pembrolizumab, at list price, was associated with £129,469 in total costs, 8.30 LYs, and 3.88 QALYs across the pooled tumour sites. SoC was associated with £28,222 in total costs, 1.14 LYs, and 0.72 QALYs across the pooled tumour sites. This yields an incremental cost-effectiveness ratio (ICER) of £32,085 per QALY. Results were robust to sensitivity and scenario analyses. CONCLUSIONS: This model demonstrates pembrolizumab provides a valuable new alternative therapy for UK patients with MSH-H/dMMR cancer at the cost of £32,085 per QALY, with confidential discounts anticipated to improve cost-effectiveness further.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,319 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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