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Enregistrement W4415567623 · doi:10.1007/s40261-025-01489-w

Cost-Effectiveness of Pre-emptive DPYD Genotyping Compared to Standard of Care Among Patients Receiving Fluoropyrimidine-Based Anti-cancer Treatment in Australia

2025· article· en· W4415567623 sur OpenAlexfundno aff
Sarah Glewis, Mussab Fagery, Senthil Lingaratnam, Sam Harris, Chloe Georgiou, Craig Underhill, Mark Warren, Robert M. Campbell, Jennifer Martin, Jeanne Tie, Maarten J. IJzerman, Marliese Alexander, Michael Michael

Notice bibliographique

RevueClinical Drug Investigation · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmacogenetics and Drug Metabolism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of MelbourneInternational Society of Oncology Pharmacy Practitioners
Mots-clésReimbursementDPYDGenotypingStandard of carePharmacotherapyHealth carePharmacogeneticsHealth economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Despite international evidence demonstrating pre-emptive pharmacogenetics (PGx) screening is cost effective or cost saving in preventing serious or fatal toxicities, it is not routinely adopted in Australia. This study evaluated the cost effectiveness of PGx screening versus standard of care (SOC) among patients with cancer undergoing fluoropyrimidine-based treatment (FP) in Australia. METHODS: From the Australian healthcare perspective, we developed a cohort-based state transition model in TreeAge Pro 2024. The model used PACIFIC-PGx trial data for the PGx arm and literature-based inputs for the SOC arm. Patients transitioned between four health states (full-dose, reduced-dose, treatment termination or death) over two treatment cycles each corresponding to a standard 3-week period. Outcomes included the incremental cost-effectiveness ratio (ICER) per quality-adjusted life years (QALYs) gained, per adverse event averted, and per hospitalisation avoided. Deterministic and probabilistic sensitivity analyses (DSA, PSA) evaluated the effects of varying assumptions and the uncertainty associated with input parameters. RESULTS: PGx screening yielded incremental QALYs of 0.05 at an additional cost of $274.25 AUD (Australian dollars), resulting in an ICER of $6014.5 AUD per QALY gained compared to SOC. DSA showed the model's outcomes remained robust, with the ICER staying below the specified threshold of $50,000 AUD under a ± 20% variation in input parameters. PSA suggested PGx screening was favourable in 97.6% of iterations. CONCLUSION: This Australian single-arm study demonstrated that pre-emptive PGx screening prevents severe, fatal FP-related toxicities and hospitalisations and is likely to be cost effective. Our findings suggest the value of PGx screening and warrant implementation and reimbursement within Australian healthcare settings.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,392
Score d'incertitude au seuil0,974

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,219
Tête enseignante GPT0,518
Écart entre enseignants0,299 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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