貝伐珠單抗聯(lián)合標(biāo)準(zhǔn)化療方案治療復(fù)發(fā)性卵巢癌患者的成本-效果分析
發(fā)布時(shí)間:2022-01-27 01:36
目的:評價(jià)BEV聯(lián)合化療(紫杉醇+卡鉑)與單純化療對復(fù)發(fā)性卵巢癌患者的成本效果性。方法:根據(jù)復(fù)發(fā)性卵巢癌患者疾病進(jìn)展與轉(zhuǎn)歸過程,基于GOG-0213試驗(yàn),選擇馬爾可夫(Markov)模型對2種化療方案進(jìn)行經(jīng)濟(jì)學(xué)評價(jià)。該模型包括三個(gè)相互排斥的健康狀態(tài):PFS狀態(tài)、PD狀態(tài)和death狀態(tài)。效用值與成本單價(jià)參考當(dāng)?shù)啬橙揍t(yī)院費(fèi)用標(biāo)準(zhǔn)或文獻(xiàn),并對結(jié)果進(jìn)行敏感度分析。結(jié)果:模型運(yùn)行10年結(jié)果顯示:BEV的加入使得總成本增加272 607.18元(385 094.06元vs. 112 486.88元)。相比標(biāo)準(zhǔn)化療組,BEV的加入使總效用值增加0.40 QALY(2.19 QALY vs. 1.79 QALY),增量成本效果比為681 517.95元/QALY。一維敏感性分析分析結(jié)果顯示:BCP組的PFS、BEV的成本、PD狀態(tài)效用值是依次為對模型影響最大的參數(shù)。概率敏感性分析結(jié)果顯示:ICER值大于WTP(3倍GDP)的概率為100%。結(jié)論:相比標(biāo)準(zhǔn)化療方案,BEV聯(lián)合方案的增量成本效果比遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過設(shè)定的意愿支付閾值,因此,考慮到BEV的單位成本以及其所帶來的生存獲益,BEV聯(lián)合紫杉醇+卡鉑方案...
【文章來源】:中國醫(yī)院藥學(xué)雜志. 2020,40(02)北大核心
【文章頁數(shù)】:5 頁
【部分圖文】:
成本可接受曲線圖
BCP與CP組的ICER散點(diǎn)圖
根據(jù)晚期卵巢癌患者疾病進(jìn)展與轉(zhuǎn)歸過程,選擇馬爾可夫(Markov)模型對2種化療方案進(jìn)行經(jīng)濟(jì)學(xué)評價(jià)。該模型包括3個(gè)相互排斥的健康狀態(tài):無進(jìn)展(progression-free survival,PFS)狀態(tài)、進(jìn)展(progession disease,PD)狀態(tài)和死亡(death)狀態(tài)。所有患者均以PFS狀態(tài)為初始狀態(tài),經(jīng)過一個(gè)Markov周期后在狀態(tài)間重新分布,最終所有患者都將進(jìn)入吸收態(tài),即死亡狀態(tài)。將Markov周期設(shè)定為1個(gè)月,模擬周期設(shè)定為10年。狀態(tài)轉(zhuǎn)換概率通過中位生存值估算得到:P(1個(gè)月)=1-(0.5)^(1 /中位生存時(shí)間),估算公式可由如下表達(dá)式推導(dǎo)得到:P=1-e-R且R=-ln [0.5] /(事件發(fā)生時(shí)間/治療周期數(shù))[8-9]。Markov狀態(tài)轉(zhuǎn)換見圖1,Markov模型見圖2,轉(zhuǎn)移概率見表1。圖2 Markov模型圖
本文編號(hào):3611503
【文章來源】:中國醫(yī)院藥學(xué)雜志. 2020,40(02)北大核心
【文章頁數(shù)】:5 頁
【部分圖文】:
成本可接受曲線圖
BCP與CP組的ICER散點(diǎn)圖
根據(jù)晚期卵巢癌患者疾病進(jìn)展與轉(zhuǎn)歸過程,選擇馬爾可夫(Markov)模型對2種化療方案進(jìn)行經(jīng)濟(jì)學(xué)評價(jià)。該模型包括3個(gè)相互排斥的健康狀態(tài):無進(jìn)展(progression-free survival,PFS)狀態(tài)、進(jìn)展(progession disease,PD)狀態(tài)和死亡(death)狀態(tài)。所有患者均以PFS狀態(tài)為初始狀態(tài),經(jīng)過一個(gè)Markov周期后在狀態(tài)間重新分布,最終所有患者都將進(jìn)入吸收態(tài),即死亡狀態(tài)。將Markov周期設(shè)定為1個(gè)月,模擬周期設(shè)定為10年。狀態(tài)轉(zhuǎn)換概率通過中位生存值估算得到:P(1個(gè)月)=1-(0.5)^(1 /中位生存時(shí)間),估算公式可由如下表達(dá)式推導(dǎo)得到:P=1-e-R且R=-ln [0.5] /(事件發(fā)生時(shí)間/治療周期數(shù))[8-9]。Markov狀態(tài)轉(zhuǎn)換見圖1,Markov模型見圖2,轉(zhuǎn)移概率見表1。圖2 Markov模型圖
本文編號(hào):3611503
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