Cost-effectiveness of adding quizartinib to induction chemotherapy for patients with <i>FLT3-</i> mutant acute myeloid leukemia
Notice bibliographique
Résumé
The FLT3 inhibitor quizartinib has been shown to improve overall survival when added to intensive induction chemotherapy (“7 + 3”) in patients 18-75 years old with newly diagnosed AML harboring a FLT3-ITD mutation. However, the health economic implications of this approval are unknown. We evaluated the cost-effectiveness of quizartinib using a partitioned survival analysis model. One-way and probabilistic sensitivity analyses were conducted. In the base case scenario, the addition of quizartinib to 7 + 3 resulted in incremental costs of $289,932 compared with 7 + 3 alone. With an incremental gain of 0.84 quality-adjusted life years (QALYs) with quizartinib + 7 + 3 induction vs. 7 + 3 alone, the incremental cost-effectiveness ratio for the addition of quizartinib to standard 7 + 3 was $344,039/QALY. Only an 87% reduction in the average wholesale price of quizartinib or omitting quizartinib continuation therapy after completion of consolidation therapy and allogeneic hematopoietic cell transplant would make quizartinib a cost-effective option.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».