Gli autori hanno effettuato un’analisi costo-efficacia sull’uso di nuovi farmaci antiepilettici vs antiepilettici tradizionali per la monoterapia in crisi epilettiche focali neo-diagnosticate.
È stato utilizzato un modello di Markov con prospettiva della società in USA e ciclo di 6 mesi. La WTP era $150.000/QALY.
Il caso base ha mostrato che la carbamazepina era il farmaco meno costoso e più efficace di valproato, levetiracetam, gabapentin, topiramato e lamotrigina. In contrasto, la carbamazepina era meno efficace di oxacabazepina, fenitoina, fenobarbital LCM e zonisamide, con ICER rispettivamente pari a $334.703,50/QALY, $325.610,99/QALY, $3.037.148,62/QALY, $1.178.954,91/QALY e $108.153.360,85/QALY.
In linea generale, gli antiepilettici tradizionali si sono mostrati costo-efficaci rispetto ai nuovi, con l’unica eccezione dell’oxcarbamazepina. L’opzione più favorevole era la carbamazepina.
Epilepsia. 2025 Apr;66(4):1129-1142.
doi: 10.1111/epi.18269. Epub 2025 Jan 22.
Which is the most cost-effective antiseizure medication for initial monotherapy for focal epilepsy?
Yani Hu, Shunan Chen, Fengqian Mao, Suhong Wang, Jie Chen, Wei Hu, Lingyan Yu, Haibin Dai.
Gli autori hanno effettuato un’analisi costo-efficacia sull’aggiunta di clobazam alla terapia standard per l’epilessia refrattaria in Cina.
È stato utilizzato un modello di Markov con orizzonte temporale lifetime e prospettiva del Sistema Sanitario Nazionale cinese.
I costi addizionali per l’aggiunta lifetime di clobazam alla terapia standard era pari a CNY1770,17, con un aumento di QALYs pari a 1,02: l’ICER risultante è CNY 1737,10 per QALY. Il costo della dose giornaliera di clobazam era il fattore che maggiormente incideva sull’ICER.
Considerata una WTP di CNY 85698/QALY, l’aggiunta di clobazam è risultata costo-efficace.
Int J Clin Pharm. 2025 Apr;47(2):373-381.
doi: 10.1007/s11096-024-01838-3. Epub 2024 Dec 1.
Cost-effectiveness of clobazam as an adjunctive treatment for refractory epilepsy in China
Shunan Chen, Fengqian Mao, Yani Hu, Suhong Wang, Jie Chen, Jiali Zhang, Lingyan Yu, Haibin Dai.