Real-World Prevalence, Treatment Patterns, and Economic Impact of EGFR- and ALK-Targeted Therapies in Non-Small Cell Lung Cancer: A Nationwide Analysis from Greece
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine the prescribing prevalence of epidermal growth factor receptor (EGFR)- and anaplastic lymphoma kinase (ALK)-positive non-small cell lung cancer (NSCLC) patients in Greece and examine patterns of first-line tyrosine kinase inhibitor (TKI) utilization and associated treatment costs using nationwide real-world data. METHODS: A retrospective analysis of the national e-prescription database was performed, identifying patients initiating first-line treatment (FLT) for EGFR- or ALK-positive NSCLC between 1 January 2020 and 31 December 2022. Demographic characteristics, prescribing prevalence data, drug utilization patterns, total annual drug expenditures, and per patient treatment costs were assessed. All statistical analyses were performed using the statistical software SPSS-v.29. RESULTS: Overall, 1188 EGFR-positive (mean age of 70.93 ± 11.6) and 246 (mean age of 64.26 ± 12.6) ALK-positive NSCLC patients initiated FLT during the three-year study period. EGFR mutations were slightly more common in females (53%), peaking in the 70-79 age group (35%). ALK mutations were also more common among females (52%), particularly within the 60-79 age group. In EGFR-positive patients, osimertinib usage markedly increased from 41% in 2020 to 63% in 2022, primarily displacing afatinib (from 32% to 22%) and erlotinib (from 24% to 14%), with gefitinib prescriptions falling below 2%. Among ALK-positive patients, crizotinib utilization declined significantly from 60% to 16%, whereas alectinib increased to 59% by 2022. Annual EGFR-related total drug expenditures remained stable (€11.5 million in 2020 vs. €11.9 million in 2022), driven primarily by increasing osimertinib usage. Similarly, ALK-related annual drug expenditures showed stability, with costs predominantly attributed to rising alectinib utilization. CONCLUSIONS: This nationwide analysis highlights the rapid adoption of second- and third-generation TKIs for EGFR- and ALK-positive NSCLC in Greece, reflecting evolving clinical practice patterns. Although the target patient populations are relatively small, the associated economic burden is considerable. To ensure long-term sustainability of the Greek healthcare system, policymakers should critically assess the cost-effectiveness of these innovative therapies and align resource allocation with value-based care principles.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».