Global representativeness and impact of funding sources in cost-effectiveness research on systemic therapies for advanced breast cancer: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Breast cancer (BC) is the most incident tumor and, consequently, any new intervention can potentially promote a considerable budget impact if incorporated. Cost-effectiveness (CE) studies assist in the decision-making process but may be influenced by the country's perspective of analysis and pharmaceutical industry funding. METHODS: A systematic review of Medline, Scopus, and Web of Science from January 1st, 2012 to July 8th, 2022 was conducted to identify CE studies of tumor-targeted systemic-therapies for advanced BC. Articles without incremental cost-effectiveness ratio calculations were excluded. We extracted information on the country and class of drug studied, comparator type, authors' conflicts of interest (COI), pharmaceutical industry funding, and authors' conclusions. RESULTS: 71 studies comprising 204 CE assessments were included. The majority of studies were from the United States and Canada (44%), Asia (32%) and Europe (20%). Only 8% were from Latin America and none from Africa. 31% had pharmaceutical industry funding. The most studied drug classes were cyclin-dependent-kinase inhibitors (29%), anti-HER2 therapy (23%), anti-PD(L)1 (11%) and hormone therapy (11%). Overall, 34% of CE assessments had favorable conclusions. Pharmaceutical industry-funded articles had a higher proportion of at least one favorable conclusion (82% vs. 24%, p-value<0.001), European countries analyzed (45% vs. 9%, p-value = 0.003), and CE assessments with same class drug comparators (56% vs. 33%, p-value = 0.004). CONCLUSIONS: Breast cancer CE literature scarcely represents low-and-middle-income countries' perspectives and is influenced by pharmaceutical industry funding which targets European countries', frequently utilizes comparisons within same-drug class, and is more likely to have favorable conclusions.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».