Gli autori hanno effettuato un’analisi costo-efficacia sull’uso del denosumab in donne in post-menopausa con osteoporosi ad alto rischio di frattura in Tailandia.
È stato utilizzato un modello di Markov ricavato dalla letteratura e adattato allo scenario tailandese e sono stati considerati 3 alternative terapeutiche: denosumab, nessun trattamento farmacologico (solo integratori di calcio e vitamina D), alendronato.
I risultati hanno mostrato che per la popolazione presa in esame, il trattamento con denosumab ha portato a un aumento di anni di vita e di qualità di vita rispetto alle altre due opzioni terapeutiche, con riduzione di fratture alle anche e alle vertebre.
L’ICER vs nessun trattamento è risultato pari a 119.575 Thai Baht (THB) per QALY guadagnato, mentre l’ICER vs alendronato è risultato pari a 199.186 THB per QALY guadagnato. Considerata una WTP di 160,000 THB, il denosuman è risultato costo-efficace solo se paragonato all’opzione no-terapia farmacologica.
J Med Econ. 2020 Jul;23(7):776-785.
Cost-effectiveness of denosumab for high-risk postmenopausal women with osteoporosis in Thailand
Chatlert Pongchaiyakul, Ratanavadee Nanagara, Thawee Songpatanasilp, Aasis Unnanuntana.
Gli autori hanno condotto un’analisi costo-efficace sull’uso del zoledronato vs non trattamento in donne cinesi in post-menopausa con una probabilità di frattura >7% (stimata con il Fracture risk assessment tool – FRAX).
È stato sviluppato un modello di micro-simulazione di Markov e sono state considerate le fratture dell’anca, delle vertebre e del polso.
Il trattamento con Zoledronato risultava costo-efficace se la probabilità di frattura a 10 anni misurata con il FRAX era superiore al 7%. La soglia del FRAX aumentava con l’aumentare dell’età tra i 51 e i 65 anni e diminuiva per gruppi di età maggiore, in un range compreso tra 4 e 9%.
Osteoporos Int. 2020 Feb;31(2):307-316.
Predicting the intervention threshold for initiating osteoporosis treatment among postmenopausal women in China: a cost-effectiveness analysis based on real-world data
L Cui, T He 2, Y Jiang, M Li, O Wang, R Jiajue, Y Chi, Q Xu, X Xing, W Xia.