Cost-effectiveness of combinatorial pharmacogenomic testing for depression from the Canadian public payer perspective

Depressie is een belangrijke gezondheids- en economische last in Canada. Naast de impact van depressie op de gezondheid en levenskwaliteit van patiënten, kost depressie de Canadese economie jaarlijks meer dan CAD 32 miljard. De kosten van depressie vloeien direct voort uit een toegenomen gebruik van gezondheidszorgmiddelen en indirect als gevolg van een toegenomen arbeidsongeschiktheid en absenteïsme. De directe en indirecte kosten per patiënt waren bijvoorbeeld respectievelijk 3,5 en drie keer hoger bij een cohort depressieve patiënten in vergelijking met een niet-depressief controlegroep in Manitoba, Canada.

Een directe aanpak om de kosten in verband met depressie te verminderen, is door de doeltreffendheid van de behandeling te verbeteren, waardoor het aantal patiënten dat remissie van de ziekte bereikt, toeneemt. De primaire behandeling van depressie bestaat uit antidepressiva; meer dan de helft van de patiënten reageert echter niet op hun eerste medicatiepoging en nog minder patiënten bereiken een remissie. Dit kan resulteren in een proces van trial-and-error van medicatie, wat leidt tot extra mislukte behandelingen of bijwerkingen van medicatie. Er zijn betere behandelingsbenaderingen nodig om de kans te vergroten dat patiënten remissie van hun depressie bereiken en om de tijd tot zo’n resultaat te verkorten.

Pharmacogenomic (PGx) testen kunnen worden gebruikt om de behandeling van depressie te verbeteren. Combinatorische PGx is een derde generatie van PGx-testen waarbij meerdere farmacokinetische en farmacodynamische gen-geneesmiddelinteracties worden gewogen en tegen elkaar worden afgewogen. Deze aanpak verschilt van de eerste generatie enkelvoudige cytochroom P450-gen tests of de tweede generatie tests van meervoudige gen-geneesmiddel interacties en daarom verdienen combinatorische PGx-tests een eigen beoordeling van werkzaamheid en kosteneffectiviteit. Een recent gerandomiseerd gecontroleerd onderzoek bij 167 patiënten met een ernstige depressie in de VS toonde aan dat een combinatorische PGx-geleide behandeling resulteert in een relatieve stijging met 50% (15,3 vs 10,1%) van het remissiepercentage in vergelijking met de gebruikelijke behandeling (Treatment as usual – TAU), alsmede in een afname van de depressieve symptomen en een groter responspercentage. Deze bevindingen worden ondersteund door verschillende kleinere klinische studies in de VS en in Canada door de grote naturalistische IMPACT-studie die het klinische nut van de combinatorische PGx-testbenadering verder aantoonde.

Naast het verbeteren van de werkzaamheid van de behandeling, hebben eerdere studies aangetoond dat combinatorische PGx-tests resulteren in aanzienlijke besparingen op vergoedingen, vermindering van polyfarmacie en gebruik van gezondheidszorg en kosteneffectief zijn bij patiënten met depressie in de VS. Aangezien er echter aanzienlijke verschillen zijn tussen de gezondheidszorgstelsels van de VS en Canada en de bijbehorende kosten en er geen gepubliceerde gegevens zijn over de kosteneffectiviteit van combinatorische PGx-tests om de behandeling van depressie in Canada te begeleiden, is het belangrijk om dit in de Canadese setting te evalueren.

Het doel van de huidige studie was om de kosteneffectiviteit te evalueren van het gebruik van combinatorische PGx-tests, in vergelijking met behandeling zoals gebruikelijk, om de behandeling van patiënten met matige tot ernstige depressie te begeleiden vanuit het perspectief van het Canadese openbare gezondheidszorgsysteem, dat een door de overheid gefinancierd gezondheidszorgsysteem is, inclusief universele dekking voor medisch noodzakelijke gezondheidszorgdiensten.

Materialen &methoden

Overzicht

We hebben een model ontwikkeld dat de kosteneffectiviteit analyseert van het gebruik van combinatorische PGx-tests om de behandeling van matige tot ernstige ernstige depressie te begeleiden, vergeleken met het gebruik van TAU. Het model was losjes gebaseerd op het model van Hornberger en collega’s , met belangrijke wijzigingen om remissie op te nemen als het eindpunt voor depressie in plaats van het eerdere eindpunt, respons. Het model werd ook bijgewerkt met cyclusgebaseerde overgangskansen voor remissie, terugvalpercentages en een hazard ratio om differentiële terugvalpercentages voor patiënten in elke modelarm mogelijk te maken. De modelleringsaanpak wordt in de onderstaande punten in detail beschreven. Deze modelbenadering volgde de richtlijnen die zijn uiteengezet in de checklist van de Consolidated Health Economic Evaluation Reporting Standards (CHEERS).

Het beslissingsdiagram en de analyse van de toestandsovergangskansen zijn weergegeven in figuur 1. Vier toestanden, jaarlijks beoordeeld binnen de tijdshorizon, zijn gemodelleerd op basis van de overleving van een patiënt en remissie van zijn depressie. De duur van elke cyclus in het model is 1 jaar. Alle inputparameters voor het basisscenario, met inbegrip van de waarschijnlijkheid van mortaliteit en remissie, zijn vermeld in tabel 1. Er werden vier versies van het model uitgevoerd. Model 1 verwijst naar het basisscenario en de modellen 2-4 verwijzen naar de scenario-analyses. Het basisscenario en de drie scenario-analyses worden beschreven in het gedeelte “Remissiepercentages” hieronder.

Figuur 1. Beslissingsdiagram en toestandsovergangsmodel.

CPGx: Combinatorial pharmacogenomic testing; TAU: Treatment as usual.

Beslissingsdiagram en toestandsovergangsmodel aangepast van .

Tabel 1. Base-case waarden en model input parameters.
Analyse parameters Value Ref.
Testkenmerken
Afwijkingspercentage, TAU† 12,8%, 10,0%, 20,3%, 10,1%
Afwijkingspercentage, CPGx† 18,8%, 10,0%, 20,3%, 10,1% .9%, 15,1%, 28,4%, 14,9%
Relatieve benefit ratio voor remissie, CPGx vergeleken met TAU† 1,53, 1,55, 1,47, 1.51
Inhaaljaar (duur van het testeffect) – remissie 3
Relapse rate, TAU 23.3%
Relapse rate, CPGx 9,9%
Hazard ratio voor recidief, CPGx vergeleken met TAU 0.39
Catch-up jaar (duur van het testeffect) – Terugval 3
Klinische parameters
Startleeftijd van de patiënt 32 jaar oud
Relatief risico van sterfte door alle oorzaken, niet-verwijderaars 2.31
Relatief risico op sterfte door alle oorzaken, remitters 1.38
Relatief risico van sterfte aan alle oorzaken, remitters 0,04%
Relatief risico van sterfte aan alle oorzaken, remitters <0.01%
Kosten (2018 CAD$)
CPGx testen $2500
Jaarlijkse directe medische kosten, remitters $2832
Jaarlijkse directe medische kosten, niet remitters $10,064
Nederlandse indirecte medische kosten, remitters $510
Jaarlijkse indirecte medische kosten, niet-remitters $1522
Uitgaven (kwaliteit van leven)
Verwijdering na therapie 0.83
Niet-remissie na therapie 0.55
Beleidsparameters
Tijdshorizon, jaren 5
Kortingspercentage 3%

†Vier modellen werden uitgevoerd met verschillende remissiepercentages en RBR voor CPGx en TAU. Model 1: meta-analyse van alle vier studies (TAU 12,5%, CPGx 18,9%, RBR 1,53). Model 2: meta-analyse van de geblindeerde RCT’s van CPGx (TAU 10,0%, CPGx 15,1%, RBR 1,55). Model 3: meta-analyse van CPGx open-label studies (TAU 20,3%, CPGx 28,4%, RBR 1,47). Model 4: grootste geblindeerde CPGx RCT alleen (TAU 10,1%, CPGx 14,9%, RBR 1,51). Voor alle meta-analyses werden aselecte effectenmodellen gebruikt.

CPGx: Combinatorial pharmacogenomic testing; RBR: Relative benefit ratio; RCT: Randomized controlled trial; TAU: Treatment as usual.

Studiepopulatie, behandeling & tijdshorizon

Deze analyse was gericht op patiënten met matige tot ernstige depressie bij wie de antidepressivabehandeling werd gestuurd door combinatorische PGx-tests, vergeleken met patiënten bij wie de behandeling niet werd gestuurd, en die dus TAU ondergingen. De beginleeftijd van de patiënt in dit model was 32 jaar, gebaseerd op de mediane beginleeftijd voor depressieve stoornis zoals gerapporteerd door Kessler e.a. . Gezien het chronische en recidiverende karakter van depressies en om zowel de vroege als de latere kosten en besparingen in verband met de behandeling van deze ziekte in kaart te brengen, zou een tijdshorizon van een heel leven passend zijn. We hebben echter een conservatieve tijdshorizon van 5 jaar gekozen, om aan te sluiten bij eerdere analyses van Health Quality Ontario.

Remissiepercentages

Om remissiepercentages te kwantificeren die verband houden met combinatorische PGx-geleide behandeling en TAU voor depressie, hebben we meta-analyses uitgevoerd van de per-protocolpopulaties van de vier gepubliceerde prospectieve klinische onderzoeken van de GeneSight combinatorische PGx-tests voor depressie (aanvullende afbeelding 1) . De methodologie die voor de meta-analyses werd gebruikt, was gebaseerd op de eerdere meta-analyse van GeneSight die werd uitgevoerd door Brown e.a. , waarin studieselectie, PRISMA-richtlijnen en beoordeling van bias in detail werden beschreven. De remissiepercentages voor combinatorische PGx en TAU die uit de meta-analyse van alle vier klinische proeven zijn afgeleid, zijn opgenomen in model 1, het basisscenismodel. Voor de scenario-analyses (modellen 2-4) werden de remissiepercentages als volgt afgeleid. Een tweede meta-analyse (model 2) werd uitgevoerd om de remissiepercentages te bepalen die waren gerapporteerd in geblindeerde gerandomiseerde gecontroleerde trials (n = 2 studies), waarbij rekening was gehouden met het placebo-effect. Een derde meta-analyse van de open-label klinische proeven (model 3, n = 2 studies) leverde een schatting op van de remissiepercentages in de echte wereld, waar het placebo-effect niet wordt gecontroleerd . Ten slotte hebben wij voor de laatste scenario-analyse (model 4) de remissiepercentages van slechts één studie gebruikt – de grootste (n = 1167) geblindeerde, gerandomiseerde, gecontroleerde trial van combinatorische PGx voor depressie .

De output van het model is afhankelijk van zowel het absolute verschil in remissiepercentages tussen behandelingsstrategieën als het relatieve voordeel van de ene strategie ten opzichte van de andere. Daarom werd voor alle meta-analyses een willekeurig effectenmodel gebruikt om de remissiepercentages van elke studie te wegen en het relatieve risico (RR) af te leiden dat is geassocieerd met combinatorische PGx-tests ten opzichte van TAU, hierna aangeduid als de relatieve voordeelratio (RBR). Het remissiepercentage van de combinatorische PGx-groep werd berekend uit het gewogen TAU-remissiepercentage en het RBR, aan de hand van de volgende formule: remissiepercentage met combinatorische farmacogenomische tests = 1 – (1 – remissiepercentage TAU) ∧ RBR. De formule zorgt ervoor dat het remissiepercentage voor de combinatorische PGx-strategie niet hoger kan zijn dan 100%, ongeacht hoe groot het RBR wordt. Alle meta-analyses werden uitgevoerd met behulp van het pakket ‘meta’ in R-software versie 3.5.0 (R Foundation for Statistical Computing, Wenen, Oostenrijk). Behalve remissiepercentage en RBR waren alle andere parameters identiek voor het basisscenario van de vier modellen.

Aanname was dat het relatieve voordeel van de combinatorische PGx-teststrategie boven TAU in termen van remissiepercentage 3 jaar zou aanhouden, aangezien het farmacologische behandelingseffect boven placebo volgens een systematische review van gerandomiseerde trials van voortgezette antidepressivabehandeling tot 36 maanden zou aanhouden. Daarom is in ons model na 3 jaar het relatieve voordeel van combinatorische PGx-tests beëindigd en hebben patiënten in beide armen een vergelijkbare kans op het bereiken van remissie.

Relapse rates

Het recidiefpercentage na remissie werd bepaald voor de combinatorische PGx-groep met behulp van ongepubliceerde gegevens van de klinische proef Genomics Used to Improve DEpression Decisions (GUIDED) (NCT02109939). De primaire uitkomsten van deze studie zijn gepubliceerd door Greden et al. Na 24 weken behandeling onder begeleiding van combinatorische PGx-tests, herviel 9,1% van de patiënten na eerder remissie van hun depressie te hebben bereikt. Wij konden het recidiefpercentage na 24 weken voor de TAU-arm in dezelfde klinische studie niet bepalen omdat deze groep in week 12 werd gedeblindeerd en daarom het verslag van de combinatorische PGx-test kon gebruiken om de behandeling voor de weken 12-24 van de studie te sturen. In plaats daarvan gebruikte ons model het TAU-terugvalpercentage van 23,3%, gerapporteerd in een systematische review van klinische onderzoeken met antidepressiva door Sim e.a. . Een hazard ratio (HR) van 0,39 werd berekend uit de combinatorische PGx en TAU terugvalpercentages. Het terugvalpercentage voor de combinatorische PGx-strategie werd vervolgens aangepast met behulp van de volgende formule om ervoor te zorgen dat het percentage tussen 0 en 1 blijft, ongeacht de HR: terugvalpercentage met combinatorische farmacogenomische tests = 1 – (1 – terugvalpercentage TAU) ∧ HR. Dit resulteerde in een recidiefpercentage van 9,9% in de combinatorische PGx-groep. Het lagere recidiefpercentage in de combinatorische PGx-groep in vergelijking met de TAU-groep zou naar verwachting 3 jaar duren. Net als remissiepercentages werden de recidiefpercentages in beide armen van het model na 3 jaar gelijk.

Mortaliteitspercentages

Mortaliteitspercentages werden geschat op basis van een Canadees onderzoek naar de klinische en economische last van depressie . De studie vergeleek klinische resultaten, gebruik van gezondheidszorg, directe kosten en kosten van sociale diensten tussen een depressief cohort en een gematched-controle cohort. Voor de toepassing van ons model dienden het controle- en het depressiecohort als surrogaat voor respectievelijk remitters en nonremitters. De jaarlijkse zelfmoordsterftecijfers waren <0,01 en 0,04% voor remitters en nonremitters, respectievelijk. Om het effect van de behandelingsarm op het all-cause mortaliteitsrisico in te schatten, werd het RR berekend voor remitters en nonremitters in vergelijking met de algemene Canadese bevolking. Het RR van sterfte door alle oorzaken voor remitters en nonremitters was 1,37 en 2,29, respectievelijk.

Kosten

De directe en indirecte kosten opgenomen in de analyse werden afgeleid van hetzelfde Canadese onderzoek naar de klinische en economische last van depressie . De directe kosten bestonden uit jaarlijkse ziekenhuis-, dokters- en medicijnkosten. De indirecte kosten, of kosten voor sociale diensten, bestonden uit jaarlijkse huursubsidie en bijstand voor arbeidsinkomen. In dit model stapelden de directe en indirecte kosten zich op over het leven van een patiënt, binnen de tijdshorizon, terwijl de prijs van de combinatorische PGx-test van $ 2500 werd toegepast als een eenmalige kost voor die behandelingsstrategie. Alle kosten worden gerapporteerd in 2018 Canadese dollars.

Utiliteiten

Quality-adjusted life years (QALY’s), een gestandaardiseerde maatstaf voor de kwaliteit en kwantiteit van het geleefde leven die wordt gebruikt om de waarde van de interventie te kwantificeren, werden afgeleid van nutswaarden voor patiënten met een ernstige depressie die in remissie zijn (0,83), vergeleken met de baselinescore voor patiënten met een ernstige depressie (0,55), die patiënten vertegenwoordigt die niet in remissie zijn . Nutsscores kunnen variëren van 0 tot 1, wat staat voor de gezondheidstoestand van dood tot volmaakte gezondheid. De QALY’s werden berekend als de nutsgewogen som van de waarschijnlijkheid in remissie of niet in remissie te zijn voor elke behandelingsstrategie, over de tijdshorizon van 5 jaar. Op alle kosten en gezondheidsresultaten werd een discontovoet van 3% toegepast.

QALY’s en incrementele kosten worden gebruikt om de incrementele kosteneffectiviteitsratio (ICER) te berekenen, wat een gestandaardiseerde maatstaf is die wordt gebruikt om de economische waarde van een interventie ten opzichte van een andere te evalueren. De ICER is gelijk aan de incrementele kosten gedeeld door de QALY’s.

Gevoeligheidsanalyses

Eenzijdige gevoeligheidsanalyses werden afzonderlijk uitgevoerd voor alle vier de modellen. Alle parameters van het basisscenario werden afzonderlijk gevarieerd om hun invloed op het verschil in incrementele kosten en de ICER voor de combinatorische PGx-strategie in vergelijking met TAU te bepalen. Het bereik werd vastgesteld op ±25% van het gemiddelde voor alle parameters, behalve voor de parameters gemeten in jaren, waarvoor het bereik ±2 volledige jaren was. Er werd ook een probabilistische gevoeligheidsanalyse uitgevoerd voor elk van de vier modellen met behulp van PyMC3, een probabilistische programmeermodule voor Python (PyMC3 versie 3.7; Python versie 3.7.3). Voor elke modelparameter werden realistische waarschijnlijkheidsverdelingen gedefinieerd (aanvullende tabel 2) en simulaties werden uitgevoerd op basis van de parameterwaarden die uit de onderliggende verdeling werden gesampled met behulp van Markov chain Monte Carlo sampling. In deze studie werden 10.000 simulaties uitgevoerd voor elk van de vier modellen en de uitkomstmaten werden beoordeeld over het geheel van simulaties.

Resultaten

Base-case & scenario-analyses

De resultaten van de vier modellen worden gegeven in tabel 2. In het basisscenismodel werd de combinatorische PGx-strategie geassocieerd met een 1,53 maal hoger remissiepercentage en zouden patiënten naar verwachting 0,17 QALY’s (2,02 maanden) winnen ten opzichte van de TAU-strategie. Na verrekening van de prijs van de test bespaarde de combinatorische PGx-strategie 2431 dollar vergeleken met TAU. De negatieve ICER toonde aan dat de combinatorische PGx-behandelingsstrategie dominant was over de TAU-strategie, aangezien deze zowel doeltreffender als kostenbesparend was in alle scenario’s.

Tabel 2. Base-case resultaten.
Model Modeltype Remissiekoers Relatieve batenverhouding QALY’s gewonnen Verschil in totale kosten‡ ICER (incrementele kosten/ gewonnen QALY)‡ Conclusie Ref.
CPGx† TAU
1 Meta-analyse van alle vier CPGx studies 18.9% 12.8% 1.53 0.168 -$2431 -$14.454/QALY Dominant, kostenbesparend
2 Meta-analyse van CPGx geblindeerde RCT’s 15.1% 10.0% 1.55 0.149 -$1878 -$12.580/QALY Dominant, kostenbesparend
3 Meta-analyse van CPGx open-label studies 28.4% 20.3% 1.47 0.190 -$3056 -$16.124/QALY Dominant, kostenbesparend
4 Grootste geblindeerde CPGx RCT alleen 14,9% 10,1% 1.51 0,143 -$1687 -$11.816/QALY Dominant, kostenbesparend

†Het remissiepercentage voor de CPGx-behandelingsgroep werd als volgt berekend: CPGx remissiepercentage = 1 – (1 – TAU remissiepercentage) ∧ relatieve batenverhouding.

‡Negatieve (-) waarden wijzen op lagere kosten in de CPGx ten opzichte van TAU-groep.

CPGx: Combinatorische farmacogenomische tests; ICER: Incrementele kosteneffectiviteitsratio; QALY: Kwaliteitsgecorrigeerd levensjaar; RCT: Gerandomiseerde gecontroleerde trial; TAU: Treatment as usual.

Dezelfde trends werden waargenomen in de scenarioanalyses (modellen 2-4). Het relatieve voordeel van de combinatorische PGx-behandelingsstrategie varieerde van 1,47-1,55, wat resulteerde in een verwachte winst van 0,14-0,19 QALY’s (1,72-2,28 maanden) ten opzichte van de TAU-strategie. Na verrekening van de prijs van de test leverde de combinatorische PGx-strategie een besparing op van $1687-3056 in vergelijking met TAU. Volgens de ICER’s voor de drie modellen bleef de combinatorische PGx-behandelingsstrategie dominant ten opzichte van de TAU-strategie.

Gevoeligheidsanalyses

Eenzijdige gevoeligheidsanalyses werden afzonderlijk uitgevoerd voor de vier modellen (figuur 2; supplementaire figuur 2 & supplementaire tabel 1). In alle modellen waren de incrementele kosten en ICER’s het gevoeligst voor veranderingen in het remissiepercentage in de combinatorische PGx-groep en op de tweede plaats voor variatie in de RBR van de combinatorische PGx-behandelingsstrategie ten opzichte van TAU. In de modellen 1, 2 en 4 was de combinatorische PGx-strategie dominant over de TAU-strategie en bleef de ICER kostenbesparend (negatieve kosten per gewonnen QALY) bij variatie van meer dan 90% van de inputparameters (20/22 parameters). De twee scenario’s waarin de combinatorische PGx-strategie duurder, maar nog steeds doeltreffender was dan de TAU-strategie, waren wanneer het remissiepercentage van de combinatorische PGx en de RBR hun ondergrenzen bereikten. Voor model 1 resulteerde dit in incrementele kosten voor de combinatorische PGx-strategie in vergelijking met de TAU-strategie van $ 284 wanneer het remissiepercentage de ondergrens bereikte en $ 64 wanneer de RBR de ondergrens bereikte. Voor model 2 bedroegen de incrementele kosten van de combinatorische PGx respectievelijk $ 490 en 356 wanneer het remissiepercentage en het RBR de ondergrens bereikten. Voor model 4 bedroegen de incrementele kosten voor dezelfde scenario’s $ 649 wanneer het remissiepercentage de ondergrens bereikte en $ 527 wanneer de RBR de ondergrens bereikte. In model 3 was de combinatorische PGx-strategie dominant over de TAU-strategie wanneer meer dan 95% van de parameters werd gevarieerd (21/22 parameters). In het ene hogere kostenscenario bedroegen de incrementele kosten van de combinatoriële PGx-strategie ten opzichte van TAU $ 124. Dit deed zich voor wanneer het remissiepercentage in de combinatoriële PGx-groep de ondergrens bereikte. In alle vier de modellen bleven de ICER’s onder de bereidheid om te betalen (WTP)-drempel van $50.000/QALY wanneer alle inputparameters werden gevarieerd.

Figuur 2. Tornadodiagram voor verschil in totale kosten tussen combinatorische farmacogenomische tests en behandeling zoals gebruikelijk op basis van eenrichtingsgevoeligheidsanalyse.

Negatieve waarden wijzen op lagere kosten in de CPGx-groep ten opzichte van de TAU-groep. De kosten van de test werden meegerekend. Analyse verwijst naar model 1, de meta-analyse van alle vier CPGx-studies.

CPGx: Combinatorial pharmacogenomic testing; TAU: Treatment as usual.

Deze gevoeligheidsanalyses waren beperkt tot een bereik van 2 tot 7 jaar voor de tijdshorizon. Indien echter in ons model een tijdshorizon van 50 jaar wordt gehanteerd, verandert het verschil in QALY’s, kostenbesparingen en ICER’s met respectievelijk 32, 66 en 26%, waarbij combinatorische PGx de TAU-strategie verder domineert.

Een probabilistische gevoeligheidsanalyse werd uitgevoerd voor de vier modellen (figuur 3; aanvullende figuur 3 &aanvullende tabel 2). Het verschil in totale kosten, of incrementele kosten, en het verschil in QALY’s worden weergegeven met behulp van spreidingsdiagrammen. De noordwestelijke, noordoostelijke, zuidwestelijke en zuidoostelijke kwadranten van de spreidingsdiagrammen stellen de vier vlakken van kosteneffectiviteit voor, die respectievelijk aangeven noch effectief noch kostenbesparend, effectief maar niet kostenbesparend, niet effectief maar kostenbesparend en zowel effectief als kostenbesparend. In alle modellen domineerde de combinatorische PGx-behandelingsstrategie de TAU-strategie voor het merendeel van de simulaties (70,3-93,0%). Dat wil zeggen dat de combinatorische PGx-behandelingsstrategie zowel doeltreffender als kostenbesparender (zuidoostelijk kwadrant) was dan de TAU-strategie. De waarschijnlijkheid dat een combinatorische PGx-behandeling kosteneffectief is bij de WTP-drempel van $50.000 voor alle vier de modellen is 94,5-96,7%.

Figuur 3. Spreidingsdiagram van het verschil in totale kosten en het verschil in door middel van een probabilistische gevoeligheidsanalyse geschatte effecten.

De simulaties van de probabilistische gevoeligheidsanalyse worden weergegeven door blauwe punten. De diagrammen in de marge geven de univariate verdelingen weer. De rode lijn geeft de waarde van het basisscenario aan en de grijze lijn geeft nul aan. De analyse verwijst naar model 1, de meta-analyse van alle vier CPGx-studies.

CPGx: Combinatorial pharmacogenomic testing; dCOST: Verschil in totale kosten; dQALY: Verschil in voor kwaliteit gecorrigeerd levensjaar; QALY: Voor kwaliteit gecorrigeerd levensjaar; TAU: Treatment as usual; WTP: Willingness to pay.

Discussie

In het basisscenemodel en de scenarioanalyses overheerste combinatorische PGx de TAU-strategie, wat aangeeft dat deze niet alleen doeltreffender maar ook kostenbesparend is, wat het gebruik in de klinische praktijk ondersteunt. De ICER’s van het basisscenario en de scenarioanalyses bleven ruim onder de gebruikelijke kosteneffectiviteitsdrempel van $50.000 wanneer een van de parameters in de eenrichtingsgevoeligheidsanalyses werd gewijzigd. De parameter die de grootste invloed op het model had wanneer hij in eenrichtingsgevoeligheidsanalyses werd gevarieerd, was het remissietempo in verband met de combinatorische PGx-geleide behandeling. Wanneer het remissiepercentage de ondergrens nam, werd de combinatorische PGx-strategie geassocieerd met $124-649 hogere kosten dan de TAU-strategie, terwijl de ICER’s ruim onder de $50.000 bleven. Op basis van de probabilistische gevoeligheidsanalyse voor alle vier modellen was er meer dan 94% kans dat combinatorische PGx kosteneffectief zou zijn binnen de WTP-drempel van $ 50.000, wat wijst op de robuustheid van dit model. Bovendien is de relatieve verbetering in remissiepercentages voor de combinatorische PGx-behandelingsaanpak in vergelijking met TAU consistent over de verschillende soorten studies, ondanks de verschillen in remissiepercentages tussen de RCT- en open-labelstudies. Alle vier de modellen toonden een vergelijkbare verbetering van 50% in remissiepercentage aan voor combinatorische PGx in vergelijking met TAU, wat de validiteit van het basisscenemodel en de daarin gebruikte remissiepercentages versterkt.

Om deze bevindingen in perspectief te plaatsen, kan de kosteneffectiviteit van combinatorische PGx-geleide behandeling worden bekeken in relatie tot andere behandelingsbenaderingen voor depressie die beschikbaar zijn in Canada. Health Quality Ontario bijvoorbeeld, een provinciale organisatie die gezondheidstechnologie-evaluaties uitvoert en aanbevelingen voor overheidsfinanciering doet aan het Ontario-ministerie van Volksgezondheid en Langdurige Zorg, heeft kosteneffectiviteitsanalyses gepubliceerd van repetitieve transcraniële magnetische stimulatie, internetcognitieve gedragstherapie en groeps- en individuele psychotherapie voor depressie, vergeleken met standaardzorg . Deze modellen leverden ICER’s op die varieerden van $3.715 tot $98.242 per QALY en alle drie behandelingsbenaderingen kregen positieve financieringsaanbevelingen voor gebruik wanneer patiënten met depressie aan vooraf gespecificeerde criteria voldeden. Ter vergelijking, de combinatorische PGx-geleide behandelingsbenadering leverde significant lagere ICER’s op, variërend van -11.861 tot -16.124 dollar per gewonnen QALY, met een waarschijnlijkheid van kosteneffectiviteit variërend van 94,5-96,7% bij een WTP-drempel van 50.000 dollar per gewonnen QALY of 89,4-96,6% bij een WTP-drempel van 20.000 dollar per gewonnen QALY. Deze resultaten vormen één bewijs waaruit blijkt dat combinatorische PGx-tests om de behandeling van depressie te begeleiden kostenbesparingen opleveren voor de openbare betaler.

Bovendien moet de nadruk worden gelegd op nieuwe behandelingsbenaderingen die zowel in de eerstelijnszorg als in de psychiatrische zorg doeltreffend zijn. In Canada neemt het aantal praktiserende psychiaters af en neemt de onvervulde behoefte aan psychiatrische diensten toe. Een Canadees onderzoek naar het gebruik van combinatorische PGx om de behandeling van depressie te begeleiden bij eerstelijns zorgverleners en psychiaters toonde klinisch nut aan bij beide artsengroepen, met de grootste verbetering bij patiënten bij wie de behandeling werd gegeven door hun eerstelijns zorgverlener. Het optimaliseren van de behandeling van depressie in de eerstelijnszorg zou het vermogen van psychiaters om zich te richten op de meest ernstig zieke patiënten kunnen vergroten. Daarom, gezien het feit dat de combinatorische PGx-behandelingsstrategie effectief is in meerdere behandelingssettings en naar verwachting kostenbesparend is voor provinciale overheden, kan dit een aanpak zijn om de wachttijden voor specialisten in Canada te verminderen.

Een andere kosteneffectiviteitsanalyse heeft de kosteneffectiviteit van PGx-testen aangetoond bij n = 261 patiënten met matige tot ernstige depressie. Aangezien de huidige studie het effect van combinatorische PGx modelleerde op n = 1.425 patiënten met depressie die remissie bereikten, kunnen de resultaten niet direct worden vergeleken met het model van Groessl et al., waar n = 261 patiënten werden geïncludeerd en het doeleindpunt respons was.

Er waren verschillende beperkingen aan de modelbenadering die in deze kosteneffectiviteitsanalyse werd gebruikt. Ten eerste, omdat economische langetermijngegevens in verband met combinatorische PGx-tests voor depressie niet beschikbaar waren in de Canadese gezondheidszorg, gebruikte de huidige studie een indirecte beoordeling van de kosten in verband met combinatorische PGx-geleide depressiebehandeling in vergelijking met TAU. We pasten remissiepercentages uit de literatuur toe op Canadese kosten geassocieerd met depressie uit de literatuur om kosten af te leiden geassocieerd met elke behandelingsstrategie. Bovendien waren de depressiegerelateerde kosten die in het model werden gebruikt voornamelijk directe kosten die verband hielden met de behandeling van depressie (ziekenhuis-, dokters- en medicijnkosten), terwijl de indirecte kosten beperkt bleven tot bepaalde sociale diensten (huursubsidie en bijstand bij arbeidsinkomen). Aanvullende indirecte kosten die in toekomstige kosteneffectiviteitsmodellen in aanmerking kunnen worden genomen, zijn arbeidsongeschiktheid, ziekteverzuim en productiviteitsverlies in verband met depressie, die in verband worden gebracht met een aanzienlijke last voor de Canadese economie van ongeveer 32 miljard dollar per jaar.

Daarenboven is deze studie beperkt door veronderstellingen die zijn gemaakt toen empirische gegevens niet beschikbaar waren. Bijvoorbeeld, waar gegevens over de duurzaamheid op lange termijn niet beschikbaar waren, projecteerden we een relatief voordeel van 3 jaar van combinatorische PGx boven TAU. Dit was gebaseerd op de duur van het voordeel van farmacotherapie en weerspiegelde het eerder gepubliceerde Amerikaanse kosteneffectiviteitsmodel van combinatorische PGx voor depressie.

Deze studie kan ook worden beperkt door het gebruik van een tijdshorizon van 5 jaar, wat de kostenbesparingen op lange termijn kan onderschatten die gepaard gaan met combinatorische PGx-geleide behandeling van depressie. Zowel het National Institute for Health and Care Excellence (NICE) als de Canadian Agency for Drugs and Technologies in Health (CADTH) richtlijnen voor economische evaluaties bevelen een tijdshorizon aan die lang genoeg is om alle belangrijke verschillen in kosten of uitkomsten tussen de twee behandelingsstrategieën vast te leggen. Wanneer een behandelingsstrategie het sterftecijfer kan beïnvloeden, is de aanbevolen tijdshorizon bovendien het leven van de patiënt. Bij gebruik van een levenslange tijdshorizon van 50 jaar in een verkennende analyse binnen het huidige model, veranderde het verschil in QALY’s, kostenbesparingen en ICER’s met respectievelijk 32, 66 en 26%, waarbij combinatorische PGx de TAU-strategie verder domineerde. Het gebruik van het levensloopperspectief kan echter analytische problemen opleveren wanneer zeer onzekere extrapolaties worden gebruikt. Daarom kozen we voor deze kosteneffectiviteitsbeoordeling een conservatieve tijdshorizon van 5 jaar voor onze primaire analyse, zoals aangegeven in een recente Health Technology Assessment van psychotherapie voor depressie en angst door Health Quality Ontario.

Daarnaast kozen we een conservatieve discontovoet van 3%, in plaats van de discontovoet van 1,5% die door NICE en de CADTH wordt voorgesteld voor economische analyses. Toen het model echter opnieuw werd uitgevoerd met de discontovoet van 1,5%, was er weinig invloed op de modeloutput en de incrementele kosten, QALY’s en ICER’s bleven combinatorische PGx bevoordelen boven TAU.

Ten slotte werden de recidiefpercentages geassocieerd met elke behandelingsstrategie die in het model werd gebruikt, afgeleid van verschillende studies. Het terugvalpercentage voor patiënten die de combinatorische PGx-behandelingsstrategie gebruikten, werd afgeleid uit ongepubliceerde gegevens van het GUIDED klinisch onderzoek, terwijl terugval voor patiënten die de TAU-strategie gebruikten, werd gerapporteerd in een systematisch overzicht van klinisch onderzoek naar antidepressiva door Sim e.a. . Omdat er onvermijdelijk verschillen in studieopzet zullen zijn, zijn de terugvalpercentages slechts schattingen voor de twee behandelingsstrategieën en gevoeligheidsanalyses zijn in deze situatie bijzonder belangrijk. Wanneer de recidiefpercentages in eenrichtingsgevoeligheidsanalyses werden gevarieerd, bleven de resulterende incrementele kosten en de ICER’s lager dan -$10.000 (d.w.z. kostenbesparend). Als we dit verder uitbreiden, wanneer het combinatorische PGx-terugvalpercentage met 100% werd verhoogd, bleven alle ICER’s onder -$5000, wat betekent dat zelfs aan de bovengrens van terugval, het model kostenbesparend blijft.

Conclusie

De huidige studie onderzocht de kosteneffectiviteit van het gebruik van combinatorische PGx-tests om de behandeling van depressie te begeleiden in vergelijking met behandeling zoals gebruikelijk. De combinatorische PGx-behandelingsstrategie was efficiënter (winst in QALY’s) en minder kostbaar (negatieve incrementele kosten) in vergelijking met de TAU-strategie voor depressie. Met de ondersteuning van eenrichtings- en probabilistische sensitiviteitsanalyses concluderen wij dat combinatorische PGx-tests kosteneffectief zijn in vergelijking met TAU voor patiënten met matige tot ernstige depressie vanuit het perspectief van het Canadese publieke gezondheidszorgsysteem. Gezien het feit dat ongeveer 1,6 miljoen Canadezen hebben gemeld dat ze niet of slechts gedeeltelijk voorzien in hun behoeften aan geestelijke gezondheidszorg, vereist onze aanpak voor de behandeling van psychische aandoeningen, waaronder depressie, verbetering en grotere investeringen. In Canada vertegenwoordigt de geestelijke gezondheidszorg echter 7,2% van de totale overheidsuitgaven voor gezondheidszorg, wat, in de internationale context, minder is dan in de meeste ontwikkelde landen. Volgens deze kosteneffectiviteitsanalyse zal een investering in het gebruik van combinatorische PGx-tests om de behandeling van depressie te begeleiden, naar verwachting de resultaten voor de patiënt en de levenskwaliteit verbeteren, en kostenbesparingen opleveren voor de Canadese gezondheidszorg.

Samenvattende punten
  • Er zijn betere behandelingsbenaderingen voor depressie nodig om de kans op het bereiken van remissie door de patiënt te vergroten en de tijd tot zo’n resultaat te verkorten. Eén benadering die kan worden gebruikt om de behandeling van depressie te verbeteren, is farmacogenomisch testen.

  • Combinatoriaal farmacogenetisch testen is een derde generatie farmacogenetisch testen waarbij meerdere farmacokinetische en farmacodynamische gen-drug interacties worden gewogen en tegen elkaar worden afgewogen. Deze aanpak verschilt van de single-gene tests van de eerste generatie of de tests van de tweede generatie van meervoudige gen-geneesmiddelinteracties en verdient daarom een eigen beoordeling van de werkzaamheid en het economisch nut.

  • Het bepalen van de kosteneffectiviteit van nieuwe gezondheidszorgtechnologieën is van vitaal belang voor besluitvormers en voor de toepassing van de technologie.

  • Combinatoriële farmacogenetische tests zullen naar verwachting de openbare betaler CAD $1687-3056 besparen in vergelijking met behandeling zoals gebruikelijk, over een periode van 5 jaar.

  • Combinatoriële farmacogenetische tests zijn zowel kostenbesparend als kosteneffectief, met geprojecteerde incrementele kosteneffectiviteitsratio’s variërend van – $11.861 tot – $16.124/kwalitatief aangepast levensjaar winst.

  • Deze bevindingen vormen een aanvulling op het bewijsmateriaal dat aantoont dat combinatorische farmacogenetische tests doeltreffender en goedkoper zijn in vergelijking met de gebruikelijke behandeling van depressie.

Aanvullende gegevens

Om de aanvullende gegevens bij dit artikel te bekijken, kunt u terecht op de website van het tijdschrift: www.futuremedicine.com/doi/suppl/10.2217/pgs-2020-0012

Financiële &openbaarmaking van concurrerende belangen

Deze studie werd volledig gefinancierd door Assurex Health (nu Myriad Neuroscience). Financiering tijdens de voorbereiding van het manuscript werd ondersteund door Assurex Health en een Mitacs Elevate Postdoctoral Fellowship (JA Tanner). JA Tanner, PE Davies, CC Overall en BM Dechairo waren werkzaam bij Assurex Health/Myriad ten tijde van het onderzoek. De auteurs hebben geen andere relevante banden of financiële betrokkenheid met enige organisatie of entiteit met een financieel belang in of financieel conflict met het onderwerp of de materialen die in het manuscript worden besproken, behalve die welke zijn onthuld.

Bij de productie van dit manuscript is geen gebruik gemaakt van schrijfhulp.

Open access

Dit werk is in licentie gegeven onder de Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Unported License. Om een kopie van deze licentie te bekijken, bezoek http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/

Papers of special note have been highlighted as: – van belang; — van aanzienlijk belang

  • 1. Steensma C , Loukine L , Orpana H et al. Describing the population health burden of depression: health-adjusted life expectancy by depression status in Canada. Health Promot. Chronic Dis. Prev. Can. 36(10), 205-213 (2016). Crossref, Medline, CAS, Google Scholar
  • 2. Stonebridge C , Sutherland G . Healthy brains at work. estimating the impact of workplace mental health benefits and programs (2016). www.conferenceboard.ca/temp/62991e2c-3a36-40ea-add2-2332520fc891/8242_Healthy-Brains-Workplace_BR.pdf Google Scholar
  • 3. Mrazek DA , Hornberger JC , Altar CA , Degtiar I . A review of the clinical, economic and societal burden of treatment-resistant depression: 1996-2013. Psychiatr. Serv. 65(8), 977-987 (2014). – Biedt een grondig overzicht van de economische last van depressie in de VS, waaruit blijkt dat er behoefte is aan betere behandelingen voor depressie.Crossref, Medline, Google Scholar
  • 4. Tanner J-A , Hensel J , Davies PE , Brown LC , Dechairo BM , Mulsant BH . Economic burden of depression and associated healthcare resource use in Manitoba, Canada. Can. J. Psych. doi:10.1177/0706743719895342 (2019). – Geeft een schatting van de economische last van depressie in Canada, waaruit de aanzienlijke belasting van het gezondheidszorgsysteem blijkt en de behoefte aan betere behandelingen voor depressie.Crossref, Google Scholar
  • 5. Rush AJ , Trivedi MH , Wisniewski SR et al. Acute en langere termijn uitkomsten bij depressieve poliklinische patiënten die één of meerdere behandelstappen nodig hebben: een STAR*D rapport. Am. J. Psychiatry 163(11), 1905-1917 (2006). Crossref, Medline, Google Scholar
  • 6. Greden JF , Parikh SV , Rothschild AJ et al. Impact of pharmacogenomics on clinical outcomes in major depressive disorder in the GUIDED trial: a large, patient- and rater-blinded, randomized, controlled study. J. Psychiatr. Res. 111, 59-67 (2019). — De grootste gerandomiseerde gecontroleerde trial (RCT) van combinatorische farmacogenetische testen om de behandeling van depressie te begeleiden, en rapporteert het klinisch nut en de validiteit van deze technologie.Crossref, Medline, Google Scholar
  • 7. Hall-Flavin DK , Winner JG , Allen JD et al. Utility of integrated pharmacogenomic testing to support the treatment of major depressive disorder in a psychiatric outpatient setting. Pharmacogenet. Genomics 23(10), 535-548 (2013). — Een van de eerste klinische studies van combinatorische farmacogenetische testen om de behandeling van depressie te begeleiden.Crossref, Medline, CAS, Google Scholar
  • 8. Hall-Flavin DK , Winner JG , Allen JD et al. Using a pharmacogenomic algorithm to guide the treatment of depression. Transl. Psychiatry 2, e172 (2012). — Een van de eerste klinische studies van combinatorische farmacogenetische testen om de behandeling van depressie te begeleiden.Crossref, Medline, CAS, Google Scholar
  • 9. Winner JG , Carhart JM , Altar CA , Allen JD , Dechairo B . A prospective, randomized, double-blind study assessing the clinical impact of integrated pharmacogenomic testing for major depressive disorder. Discov. Med. 16, 219-227 (2013). — Een van de vroege klinische studies van combinatorische farmacogenetische testen om de behandeling van depressie te begeleiden.Medline, Google Scholar
  • 10. Tanner JA , Davies PE , Voudouris NC et al. Combinatorial pharmacogenomics and improved patient outcomes in depression: treatment by primary care physicians or psychiatrists. J. Psychiatr. Res. 104, 157-162 (2018). Crossref, Medline, Google Scholar
  • 11. Benitez J , Cool CL , Scotti DJ . Gebruik van combinatorische farmacogenomische begeleiding bij de behandeling van psychiatrische stoornissen. Per. Med. 15(6), 481-494 (2018). Link, CAS, Google Scholar
  • 12. Brown LC , Lorenz RA , Li J , Dechairo BM . Economic utility: combinatorial pharmacogenomics and medication cost savings for mental health care in a primary care setting. Clin. Ther. 39(3), 592-602.e591 (2017). Crossref, Medline, Google Scholar
  • 13. Hornberger J , Li Q , Quinn B . Cost-effectiveness of combinatorial pharmacogenomic testing for treatment-resistant major depressive disorder patients. Am. J. Manag. Care 21(6), e357-e365 (2015). — Het eerste kosteneffectiviteitsmodel van het gebruik van combinatorische farmacogenomische testen om de behandeling van depressie te begeleiden, geprojecteerd voor het Amerikaanse gezondheidszorgsysteem.Medline, Google Scholar
  • 14. Winner JG , Carhart JM , Altar CA et al. Combinatorial pharmacogenomic guidance for psychiatric medications reduces overall pharmacy costs in a 1 year prospective evaluation. Curr. Med. Res. Opin. 31(9), 1633-1643 (2015). Crossref, Medline, Google Scholar
  • 15. Ottawa ON . Canadees Instituut voor Gezondheidsinformatie. National Health Expenditure Trends, 1975 to 2018 (2018). https://secure.cihi.ca/free_products/NHEX-trends-narrative-report-2018-en-web.pdf Google Scholar
  • 16. Geddes JR , Carney SM , Davies C et al. Terugvalpreventie met behandeling met antidepressiva bij depressieve stoornissen: een systematische review. Lancet 361(9358), 653-661 (2003). Crossref, Medline, CAS, Google Scholar
  • 17. Sim K , Lau WK , Sim J , Sum MY , Baldessarini RJ . Prevention of relapse and recurrence in adults with major depressive disorder: systematic review and meta-analyses of controlled trials. Int. J. Neuropsychopharmacol. 19(2), 1-13 (2015). Google Scholar
  • 18. Kessler RC , Berglund P , Demler O , Jin R , Merikangas KR , Walters EE . Lifetime prevalence and age-of-onset distributions of DSM-IV disorders in the National Comorbidity Survey Replication. Arch. Gen. Psychiatry 62(6), 593-602 (2005). Crossref, Medline, Google Scholar
  • 19. Health Quality Ontario . Psychotherapie voor depressieve stoornis en gegeneraliseerde angststoornis: een evaluatie van gezondheidstechnologie. Ont. Health Technol. Assess. Ser. 17(15), 1-167 (2017). – Een health technology assessment door Health Quality Ontario van een aanpak voor depressiebehandeling, inclusief kosteneffectiviteitsmodellering.Google Scholar
  • 20. Brown L , Vranjkovic O , Li J et al. The clinical utility of combinatorial pharmacogenetic testing for patients with depression: a meta-analysis under consideration. Pharmacogenomics doi:10.2217/pgs-2019-0157 (2020). Link, Google Scholar
  • 21. Statistics Canada. Tabel 13-10-0710-01 Sterfgevallen en sterftecijfers, per leeftijdsgroep (2013-2017). https://doi.org/10.25318/1310071001-eng Google Scholar
  • 22. Health Quality Ontario. Repetitieve transcraniële magnetische stimulatie voor behandelingsresistente depressie: een economische analyse. Ont. Health Technol. Assess. Ser. 16(6), 1-51 (2016). – Een health technology assessment door Health Quality Ontario van een aanpak voor de behandeling van depressie, inclusief kosteneffectiviteitsmodellering. Google Scholar
  • 23. Health Quality Ontario. Internet-afgeleverde cognitieve gedragstherapie voor grote depressie en angststoornissen: een gezondheidstechnologiebeoordeling. Ont. Health Technol. Assess. Ser. 19(6), 1-199 (2019). – Een health technology assessment door Health Quality Ontario van een aanpak voor de behandeling van depressie, inclusief kosteneffectiviteitsmodellering. Google Scholar
  • 24. Canadian Collaborative Centre for Physician Resources. Psychiatrie – een recent profiel van het beroep. Canadian Medical Association (2012). http://nationalphysiciansurvey.ca/wp-content/uploads/2012/10/C3PR-Bulletin-201204-EN.pdf Google Scholar
  • 25. Groessl EJ , Tally SR , Hillery N , Maciel A , Garces JA . Cost-effectiveness of a pharmacogenetic test to guide treatment for major depressive disorder. J. Manag. Care Spec. Pharm. 24(8), 726-734 (2018). Medline, Google Scholar
  • 26. National Institute for Health and Care Excellence (NICE). Guide to the methods of technology appraisal. 2013 (2013). www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK395867/pdf/Bookshelf_NBK395867.pdf Google Scholar
  • 27. Richtlijnen voor de economische evaluatie van gezondheidstechnologieën: Canada (4e editie). (2017). www.cadth.ca/sites/default/files/pdf/guidelines_for_the_economic_evaluation_of_health_technologies_canada_4th_ed.pdf Google Scholar
  • 28. Cohen DJ , Reynolds MR . Interpretatie van de resultaten van kosteneffectiviteitsstudies. J. Am. Coll. Cardiol. 52(25), 2119-2126 (2008). Crossref, Medline, Google Scholar
  • 29. Sunderland A , Findlay LC . Perceived need for mental health care in Canada: results from the 2012 Canadian Community Health Survey-Mental Health. Health Rep. 24(9), 3-9 (2013). Medline, Google Scholar
  • 30. Jacobs P , Dewa C , Lesage A et al. The cost of mental health and substance abuse services in Canada (2010). www.ihe.ca/publications/the-cost-of-mental-health-and-substance-abuse-services-in-canada Google Scholar

Geef een antwoord

Het e-mailadres wordt niet gepubliceerd.