Nimotuzumab in the treatment of patients with locally advanced HPV-negative oropharyngeal cancer in Indian setting: A health-economic evaluation
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background: The addition of nimotuzumab to concurrent chemoradiotherapy (CTRT) has improved outcomes, including progression-free survival (PFS) and overall survival (OS) in human papilloma virus (HPV)-negative oropharyngeal cancers (OPC). Objectives: This study primarily assessed the cost-effectiveness of nimotuzumab plus CTRT versus CTRT alone in HPV(-) OPC in India by estimating the incremental cost-effectiveness ratio (ICER). The secondary objectives included comparing clinical outcomes, including life-years gained and quality-adjusted life years (QALYs), between the two strategies. Materials and Methods: A decision-tree model was developed in Microsoft Excel to assess the cost-effectiveness of nimotuzumab plus CTRT versus CTRT alone for HPV(-) OPC. Health states included locoregional control (LRC), adverse drug events (ADEs), and PFS. The model, from the Indian payer’s perspective, used a 2-year time horizon and applied a 3% annual discount rate. Primary outcomes were ICER and QALYs. Model robustness was confirmed through probabilistic sensitivity analysis (PSA). Results: In the base-case analysis, total costs and QALYs for nimotuzumab plus CTRT versus CTRT alone were ₹9,91,872 versus ₹8,75,180 and 1.262 versus 0.628, respectively. The incremental cost and QALY gain with nimotuzumab were ₹116,692 and 0.634, respectively. The ICER was ₹183,952 per QALY, well below the willingness-to-pay threshold of ₹300,000 per QALY, indicating cost-effectiveness. Net monetary benefit (NMB) and net health benefit (NHB) associated with nimotuzumab were ₹73,508 and 0.245, respectively. Conclusion: Nimotuzumab plus CTRT is a cost-effective option compared with CTRT alone for treating HPV(-) OPC in the Indian healthcare setting.
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 | 0,008 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».