Clinical Effectiveness and Cost-Effectiveness of Multigene Panel Sequencing in Advanced Melanoma: A Population-Level Real-World Target Trial Emulation
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE Targeted therapy and immunotherapy promise improved survival in patients with advanced melanoma, yet the effectiveness and cost-effectiveness of multigene panel sequencing compared with single-gene BRAF testing to guide therapeutic decisions is unknown. METHODS Our population-based quasi-experimental retrospective target trial emulation used comprehensive patient-level data for 364 British Columbia, Canada, adults with an advanced melanoma diagnosis receiving multigene panel sequencing or single-gene BRAF testing between September 1, 2016, and December 31, 2018. We 1:1 matched multigene panel patients to controls using genetic algorithm–based matching. Outcomes included 3-year overall survival (OS) and health care costs (2021 Canadian dollars [CAD]) with incremental net monetary benefit for life-years gained (LYG). Outcomes were analyzed using inverse probability of censoring weighted linear regression for the intention-to-treat (ITT) effect. The per-protocol (PP) effect estimation also included stabilized inverse probability of treatment weights. We then used Weibull regression and Kaplan-Meier survival analysis. RESULTS We matched 147 multigene panel patients to controls, achieving balance for all covariates. After matching, ITT incremental costs were $19,447 CAD (95% CI, -$19,045 to $50,683) and incremental LYG were 0.22 (95% CI, –0.05 to 0.49). We found uncertainty in differences on OS using Kaplan-Meier ( P = .11) and Weibull regression (hazard ratio [HR], 0.73 [95% CI, 0.51 to 1.03]) in the ITT. PP incremental costs were $25,457 CAD (95% CI, –$5,856 to $59,490) and incremental LYG were 0.39 (95% CI, 0.02 to 0.85), with corresponding differences in OS using Kaplan-Meier ( P = .06) and Weibull regression (HR, 0.62 [95% CI, 0.40 to 0.97]). The probability of multigene panels being cost-effective at $100,000/LYG CAD was 53% for ITT and 74% for PP. CONCLUSION The cost-effectiveness of multigene panels was evenly poised at higher thresholds, even when accounting for treatment initiation. Health systems reimbursing multigene panels and expensive therapies may be confronted with a value tradeoff, in which there may be improved survival albeit with a modest change in cost-effectiveness.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».