D.2 Cost-effectiveness analysis of efgartigimod vs chronic IVIg for treatment of patients with generalized myasthenia gravis in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: Efgartigimod is a human IgG1 antibody Fc fragment recently approved by Health Canada for patients with acetylcholine receptor antibody positive (AChR-Ab+) generalized myasthenia gravis (gMG). We assessed cost-effectiveness of efgartigimod vs chronic IVIg for adult patients with AChR-Ab+ gMG. Methods: A Markov model estimated costs (treatment and administration, disease monitoring, complications from chronic corticosteroid use, exacerbation and crisis management, adverse events, end-of-life care) and benefits (quality-adjusted life-years [QALYs]). The analysis was conducted from the Canadian healthcare system perspective. Health state transition probabilities were estimated using data from ADAPT, ADAPT+, and a network meta-analysis comparing efgartigimod with chronic IVIg. Utility values were obtained from MyRealWorld MG. Patients with MG-ADL ≥5 who did not die/discontinue were assumed to receive treatment every 4 weeks or every 3 weeks over the lifetime horizon. Results: Over the lifetime horizon, efgartigimod and chronic IVIg were predicted to have total discounted QALYs of 16.80 and 13.35, and total discounted costs of $1,913,294 and $2,170,315, respectively. Efgartigimod dominated chronic IVIg with incremental QALYs of 3.45 and cost savings of $257,020 over the lifetime horizon. Conclusions: Efgartigimod may provide greater benefit at lower costs than chronic IVIg for Canadian patients with AChR-Ab+ gMG, with substantial healthcare system savings over the lifetime horizon.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».