Economic Evaluation of Including Biomarker Testing in the Biologic Therapy Withdrawal Decision-Making Process in Non-Systemic Juvenile Idiopathic Arthritis: The International UCAN CAN-DU and CURE Study
Notice bibliographique
Résumé
Objectives To assess the cost-effectiveness of including biomarker testing in the decision-making process of withdrawing biologic therapy for patients with non-systemic JIA compared to usual care. Methods A health economic model was developed to assess 3 different scenarios reflecting decision-making in response to biomarker information and what percentage of patients start biologic therapy withdrawal early (within 2 years after reaching inactive disease) including 20%, 46% and 75%, compared to usual care (74%). A 1-month cycle length and ten-year time horizon were used. Transition probabilities, costs and effects were based on data from the UCAN CAN-DU cohorts (in The Netherlands and Canada), and the Wilhelmina Children’s Hospital (Utrecht, the Netherlands), plus clinical expert opinion and the literature. Costs include drugs, biomarker testings, pediatric rheumatology visits and other hospital related costs, such as radiology investigations, laboratory testing and hospitalization. Effects were measured in quality-adjusted life years (QALYs). A probabilistic analysis was performed to reflect uncertainty Results In the analysis we compared usual care to each individual scenario. The percentage of flare-ups within the 1st year of stopping biologics are 62% for usual care, compared to 43%, 50% and 57% respectively. In usual care, the average time in active disease per patient is 25 months (21%), where the scenarios show 23 months (19%), 24 months (20%) and 25 months (21%). The average time off biologics in usual care is 26 months (22%), where the scenarios show 26 months (22%), 29 months (24%), 30 months (25%). The absolute costs are €79,051 for usual care, compared to €78,315, €77,354, and €76,745 respectively, resulting in incremental costs of €−737, €−1,697, and €−2,306. The absolute QALYs are 7.470 for usual care, compared to 7.535, 7.521, and 7.490 respectively, resulting in incremental QALYs of 0.065, 0.051 and 0.020. The incremental cost-effectiveness ratio for each scenario is €−11,254/QALY, €−33,301/QALY and €−117,145/QALY. The Net Health Benefit, for a willingness-to-pay (WTP) threshold of €50,000/QALY, is 0.080, 0.085 and 0.066. For this WTP, the probabilistic analysis shows that the probability of biomarker testing being cost-effective was 100% for all scenarios. Conclusion The inclusion of biomarker testing in the decision-making process of withdrawing biologic therapy in JIA is likely to be cost-effective. The benefits of biomarker-guided therapy withdrawal are preference sensitive and will depend on the balance between how patients/families and physicians tradeoff between time off biologics (and consequently cost savings) and the (avoidable) risk of flare-up due to early withdrawal.
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 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 | 0,025 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».