A scoping review of the cost-effectiveness of precision treatment in chronic lymphocytic leukemia
Notice bibliographique
Résumé
Chronic lymphocytic leukemia (CLL) is a common, incurable leukemia. Precision treatment for CLL uses genetic testing to align therapeutic selection with patient characteristics. Insurers are uneven in their reimbursement of precision CLL treatment, partly due to uncertain evidence of cost-effectiveness. This review surveys the current cost-effectiveness evidence for precision CLL treatment and identifies areas for future research. We conducted a scoping review of economic evaluations of precision CLL treatments indexed in PubMed, Embase, and Web of Science and published by October 2024. Eight articles were retrieved. Studies examined heterogeneous patient populations, treatment regimens, and stratification strategies. Four studies (50%) focused on subgroups with del(17p) and/or TP53 mutations only. Three studies (38%) analyzed the costs and outcomes of both treatment and genetic testing, while 62% did not include the cost or outcomes of genetic testing. All studies obtained clinical model parameters from published trials. Five studies (63%) reported that precision CLL treatment was likely cost-effective at willingness to pay thresholds ranging from $26,489/QALY to $130,477/QALY. Future research should focus on generating real-world data, broadening the scope of analysis to include societal perspectives, and exploring distributional impacts to more effectively address the heterogeneity of precision CLL treatments when determining their cost-effectiveness.
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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 | 0,007 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».