Alcolismo

Gli autori hanno effettuato un’analisi costo-efficacia sull’uso del nalmefene in aggiunta al supporto psicosociale in soggetti alcol-dipendenti versus il supporto psicosociale da solo.

È stato sviluppato un modello di Markov; sono stati valutati la diminuzione della perdita di produttività e degli eventi criminosi legati all’uso dell’alcol. L’orizzonte temporale considerato è di 5 anni e l’outcome principale è il costo per QALY guadagnato; la prospettiva è quella del sistema sanitario nazionale del Regno Unito.

Il nalmefene più il supporto psicologico è risultato dominante rispetto al supporto da solo in termini di costi e di QALY.

CNS Drugs. 2016 Feb;30(2):163-77. doi: 10.1007/s40263-016-0310-2. The Cost Effectiveness of Nalmefene for Reduction of Alcohol Consumption in Alcohol-Dependent Patients with High or Very High Drinking-Risk Levels from a UK Societal Perspective. Brodtkorb TH, Bell M, Irving AH, Laramée P.

Gli autori hanno effettuato un’analisi costo-efficacia sull’uso del nalmefene in aggiunta al supporto psicologico in soggetti alcol-dipendenti versus il supporto psicologico da solo per la prevenzione del crimine e la riduzione della perdita di produttività correlati al consumo di alcol.

È stato sviluppato un modello di Markov per un orizzonte temporale di 5 anni. Sono stati misurati i QALY guadagnati e il numero di eventi evitati correlati all’alcol.

Il nalmefene, in combinazione col supporto psicologico, è risultato avere un ICER di £5204 per QALY guadagnato, rivelandosi costo-efficace se si considera una soglia di £20.000 per QALY guadagnato. Inoltre l’uso di nalmefene ha portato ad una riduzione di 7.179 eventi attribuibili all' alcol e 309 decessi per 100.000 pazienti rispetto al solo supporto psicosociale nel corso di 5 anni.

BMJ Open. 2014 Sep 16;4(9):e005376. doi: 10.1136/bmjopen-2014-005376. The cost-effectiveness and public health benefit of nalmefene added to psychosocial support for the reduction of alcohol consumption in alcohol-dependent patients with high/very high drinking risk levels: a Markov model. Laramée P, Brodtkorb TH, Rahhali N, Knight C, Barbosa C, François C, Toumi M, Daeppen JB, Rehm J.

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