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Enregistrement W4403583732 · doi:10.1002/pbc.31393

Cost–utility of nelarabine for the first‐line treatment of newly diagnosed pediatric T‐cell acute lymphoblastic leukemia in Canada

2024· article· en· W4403583732 sur OpenAlexafffundabout
Roaa Shoukry, Alexandra Moskalewicz, Nicole Bradley, Elizabeth Bond, Sumit Gupta, Paul Gibson, Petros Pechlivanoglou

Notice bibliographique

RevuePediatric Blood & Cancer · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Lymphoblastic Leukemia research
Établissements canadiensMcMaster Children's HospitalPediatric Oncology GroupHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesPediatric Oncology Group of Ontario
Mots-clésMedicineCost effectivenessPediatricsQuality-adjusted life yearPublic healthLymphoblastic LeukemiaEmergency medicineInternal medicineLeukemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Children's Oncology Group (COG)-AALL0434 trial investigated the addition of nelarabine to the augmented Berlin-Frankfurt-Münster (aBFM) protocol in patients (1.0-30.99 years) with newly diagnosed T-cell acute lymphoblastic leukemia (T-ALL). Despite demonstrating superior outcomes, nelarabine is not currently funded by many health systems, in part due to a lack of cost-effectiveness data. We estimated the cost-utility of nelarabine for this indication from a Canadian public healthcare payer perspective. METHODS: We developed a microsimulation model that followed hypothetical patients with newly diagnosed T-ALL from post-induction therapy to death. Three health states were modeled: relapse-free, post-relapse, and death. Efficacy was estimated using AALL0434 and retrospective data from Ontario, Canada. Costs were obtained from Canadian sources. Utility estimates and long-term mortality risks were sourced from literature. Total healthcare costs, quality-adjusted life-years (QALYs), and incremental cost-effectiveness ratio (ICER) were reported. Probabilistic and scenario analyses were conducted. RESULTS: Incorporating nelarabine in the aBFM protocol increased costs by $51,670 Canadian dollars per patient, but resulted in 1.97 more QALYs and an ICER of $26,184/QALY. Most of the identified cost and benefit were accrued within the AALL0434 trial period (first 11 years post diagnosis) and while patients were in the relapse-free health state. Across multiple scenarios, the ICER was stable under an assumed $50,000/QALY threshold. CONCLUSION: Incorporating nelarabine into aBFM was cost-effective across different scenarios and assumptions. These results support its funding by public and private payers.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,106
Score d'incertitude au seuil0,332

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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