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Enregistrement W4403226544 · doi:10.1007/s41669-024-00523-5

Cost Effectiveness of Sequencing Vedolizumab as First-Line Biologic in Ulcerative Colitis and Crohn's Disease in Canada: An Analysis Using Real-World Evidence from the EVOLVE Study

2024· article· en· W4403226544 sur OpenAlexafffundabout
Aren Fischer, Stephen Mac, Erica Stivelman Freiman, John K. Marshall, Juan Manuel Ramos-Goñi

Notice bibliographique

RevuePharmacoEconomics - Open · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensMcMaster UniversityPopulation Health Research InstituteTakeda (Canada)
Organismes subventionnairesTakeda Canada
Mots-clésVedolizumabUlcerative colitisCrohn's diseaseMedicineDiseaseInflammatory bowel diseaseGastroenterologyInternal medicineDermatology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Vedolizumab is a gut-selective anti-lymphocyte trafficking biologic indicated for the treatment of adult patients with moderately to severely active ulcerative colitis (UC) and Crohn's disease (CD) in Canada. OBJECTIVE: The objective of this study was to evaluate the cost effectiveness of treatment sequencing for UC and CD from a public healthcare payer perspective, leveraging new real-world evidence from the literature and the EVOLVE study, a retrospective chart review. METHODS: Using separate decision tree/Markov models to assess cost effectiveness for UC and CD, two sequencing approaches were estimated for adult patients (≥ 18 years) diagnosed with UC or CD who were biologic-naïve: vedolizumab as first-line biologic followed by anti-tumor necrosis factor (TNF)-α versus first-line anti-TNFα followed by vedolizumab. Treatment effectiveness (response and remission), surgery rates, dose escalation and regain of response and safety inputs were estimated from EVOLVE, a retrospective chart review of real-world data, and evidence synthesis from the literature, whereas costs and utilities were estimated from health technology assessment reports, clinical trials, and the literature. Biosimilar costs were used for anti-TNFα. Both models simulated a 5-year time horizon and discounted costs and outcomes at 1.5%. Probabilistic base-case analyses (n = 10,000) reported total costs (2023 Canadian dollars) and quality-adjusted life-years (QALYs). Several scenario analyses were conducted to explore robustness of results. RESULTS: In UC, vedolizumab as a first-line biologic followed by anti-TNFα resulted in an incremental gain of 0.09 QALYs (2.46 vs. 2.55) and saved $7179 ($134,028 vs. $126,848), making this a dominant strategy compared with first-line anti-TNFα followed by vedolizumab. In CD, use of vedolizumab as a first-line biologic resulted in an incremental gain of 0.04 QALYs (3.35 vs. 3.39) at an incremental cost of $50,631 ($89,850 vs. $140,381) versus first-line anti-TNFα followed by vedolizumab (incremental cost-effectiveness ratio of $1,265,775 per QALY). CONCLUSIONS: Based on this analysis, sequencing vedolizumab as a first-line biologic prior to anti-TNFα in UC and CD provided additional clinical benefit to patients. In UC, vedolizumab as a first-line biologic also saved healthcare system costs compared with anti-TNFα, whereas in CD, vedolizumab provided incremental benefit at an incremental cost, which was not considered cost effective at a threshold of $50,000/QALY.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,402

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,007
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,311 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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