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Enregistrement W4392854760 · doi:10.1177/0272989x241234070

CAR T-cell Therapy for Diffuse Large B-cell Lymphoma in Canada: A Cost-Utility Analysis

2024· article· en· W4392854760 sur OpenAlexafffundabout
Lisa Masucci, Feng Tian, Stephen Tully, Zeny Feng, Thomas McFarlane, Kelvin Chan, William Wong

Notice bibliographique

RevueMedical Decision Making · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCAR-T cell therapy research
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreUniversity of WaterlooCanadian Centre for Applied Research in Cancer ControlUniversity of GuelphToronto General Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanada First Research Excellence Fund
Mots-clésMedicineClinical trialChimeric antigen receptorQuality-adjusted life yearCost-effectiveness analysisCost effectivenessOncologyInternal medicineIntensive care medicineImmunotherapyCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Chimeric antigen receptor (CAR) T-cell therapy is a novel cell therapy for treating non-Hodgkin lymphoma. The development of CAR T-cell therapy has transformed oncology treatment by offering a potential cure. However, due to the high cost of these therapies, and the large number of eligible patients, decision makers are faced with difficult funding decisions. Our objective was to assess the cost-effectiveness of tisagenlecleucel for adults with relapsed/refractory diffuse large B-cell lymphoma in Canada using updated survival data from the recent JULIET trial. METHODS: We developed an individual-simulated discrete event simulation model to assess the costs and quality-adjusted life-years (QALY) of tisagenlecleucel compared with salvage chemotherapy. Survival estimates were obtained from a published clinical trial and retrospective analysis. If patients remained progression free for 5 y, they were assumed to be in long-term remission. Costing and utility data were obtained from reports and published sources. A Canadian health care payer perspective was used, and outcomes were modeled over a lifetime horizon. Costs and outcomes were discounted at 1.5% annually, with costs reported in 2021 Canadian dollars. A probabilistic analysis was used, and model parameters were varied in 1-way sensitivity analyses and scenario analyses. RESULTS: After we incorporated the latest clinical evidence, tisagenlecleucel led to an additional cost of $503,417 and additional effectiveness of 2.48 QALYs, with an incremental cost-effectiveness ratio of $202,991 compared with salvage chemotherapy. At a willingness-to-pay threshold of $100,000/QALY, tisagenlecleucel had a 0% likelihood of being cost-effective. CONCLUSIONS: At the current drug price, tisagenlecleucel was not found to be a cost-effective option. These results heavily depend on assumptions regarding long-term survival and the price of CAR T. Real-world evidence is needed to reduce uncertainty. HIGHLIGHTS: For patients with diffuse large B-cell lymphoma who failed 2 or more lines of systemic therapy, CAR T was not found to be a cost-effective treatment option at a willingness-to-pay threshold of $100,000.These results heavily depend on the expected long-term survival. The uncertainty in the model may be improved using real-world evidence reported in the future.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,325 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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