Assessing the economics of biologic and small molecule therapies for the treatment of moderate to severe ulcerative colitis in Japan: a cost per responder analysis of upadacitinib
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Patients with moderately to severely active ulcerative colitis have an increasing number of advanced therapy options including several biologics and Janus kinase inhibitors. Though data on efficacy and safety of these advanced therapies are available, less is known about the potential economic implications of their utilization in Japan. We evaluated the relative value of these advanced therapies in Japan using a locally developed cost per responder model. METHODS: A model was developed using relevant clinical endpoints and treatment costs to calculate cost per responder of all advanced therapies used for moderately to severely active ulcerative colitis treatment in Japan. Cost per responder was assessed in biologic-naïve and biologic-exposed populations, respectively. The model incorporated induction and maintenance therapy pathways as patients progressed through based on efficacy rates (clinical response, clinical remission and endoscopic improvement). Total costs for induction and maintenance included: drug acquisition, drug administration and serious adverse event management (as necessary) for responders, with additional rescue treatment cost only for non-responders. RESULTS: Upadacitinib showed lower cost per clinical response and cost per clinical remission across both biologic-naïve and biologic-exposed populations with only one exemption in cost per clinical remission in biologic-naïve population. In addition, upadacitinib demonstrated lower cost per endoscopic improvement in both populations. Janus kinase inhibitors outperformed with lower cost per responder than other mediations across all outcomes and patient populations with the exception of tofacitinib for clinical remission in biologic-exposed UC population. LIMITATIONS: Comparative data used in this analysis have been derived from network meta-analysis, not from direct comparison. CONCLUSIONS: The results of this cost per responder analysis suggest upadacitinib is a cost-effective option for the first- and second-line treatment of moderately to severely active ulcerative colitis in Japan.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».