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Objective: We estimated the cost consequence of Italian National Health System (NHS) investment in direct-acting antiviral (DAA) therapy according to hepatitis C virus (HCV) treatment access policies in Italy. Methods: A multistate, 20-year time horizon Markov model of HCV liver disease progression was developed. Fibrosis stage, age and genotype distributions were derived from the Italian Platform for the Study of Viral Hepatitis Therapies (PITER) cohort. The treatment efficacy, disease progression probabilities and direct costs in each health state were obtained from the literature. The break-even point in time (BPT) was defined as the period of time required for the cumulative costs saved to recover the Italian NHS investment in DAA treatment. Three different PITER enrolment periods, which covered the full DAA access evolution in Italy, were considered. Results: The disease stages of 2657 patients who consecutively underwent DAA therapy from January 2015 to December 2017 at 30 PITER clinical centres were standardized for 1000 patients. The investment in DAAs was considered to equal €25 million, €15 million, and €9 million in 2015, 2016, and 2017, respectively. For patients treated in 2015, the BPT was not achieved, because of the disease severity of the treated patients and high DAA prices. For 2016 and 2017, the estimated BPTs were 6.6 and 6.2 years, respectively. The total cost savings after 20 years were €50.13 and €55.50 million for 1000 patients treated in 2016 and 2017, respectively. Conclusions: This study may be a useful tool for public decision makers to understand how HCV clinical and epidemiological profiles influence the economic burden of HCV.
Marcellusi, A., Viti, R., Kondili, L., Rosato, S., Vella, S., Mennini, F., et al. (2019). Economic Consequences of Investing in Anti-HCV Antiviral Treatment from the Italian NHS Perspective: A Real-World-Based Analysis of PITER Data. PHARMACOECONOMICS, 37(2), 255-266 [10.1007/s40273-018-0733-3].
Economic Consequences of Investing in Anti-HCV Antiviral Treatment from the Italian NHS Perspective: A Real-World-Based Analysis of PITER Data
Marcellusi A.
;Viti R.;Kondili L. A.;Rosato S.;Vella S.;Mennini F. S.;Kondili L. A.;Vella S.;Quaranta M. G.;Rosato S.;Tosti M. E.;Weimer L. E.;Ferrigno L.;D'Angelo F.;Falzano L.;Benedetti A.;Schiada L.;Cucco M.;Giacometti A.;Brescini L.;Castelletti S.;Drenaggi D.;Mazzaro C.;Angarano G.;Milella M.;DiLeo A.;Rendina M.;Contaldo A.;Iannone A.;La Fortezza F.;Rizzi M.;Cologni G.;Bolondi L.;Benevento F.;Serio I.;Andreone P.;Caraceni P.;Guarneri V.;Margotti M.;Simonetti G.;Mazzella G.;Verucchi G.;Donati V.;Mian P.;Rimenti G.;Rossini A.;Contessi G. B.;Castelli F.;Zaltron S.;Spinetti A.;Odolini S.;Leandro G.;Cozzolongo R.;Zappimbulso M.;Russello M.;Benigno R.;Coco C.;Torti C.;Costa C.;Greco G.;Mazzitelli M.;Pisani V.;Cosco L.;Quintieri F.;DeSiena M.;Giancotti F.;Vecchiet J.;Falasca K.;Mastroianni A.;Apuzzo G.;Chidichimo L.;Foschi F. G.;Dall'Aglio A. C.;Libanore M.;Segala D.;Sighinolfi L.;Bartolozzi D.;Salomoni E.;Blanc P.;Baragli F.;DelPin B.;Mariabelli E.;Mazzotta F.;Poggi A.;Zignego A. L.;Monti M.;Madia F.;Xheka A.;Cela E. M.;Santantonio T. A.;Bruno S. R.;Viscoli C.;Alessandrini A. I.;Curti C.;DiBiagio A.;Nicolini L. A.;Balletto E.;Mastroianni C.;Blerta K.;Prati D.;Raffaele L.;Andreoletti M.;Perboni G.;Costa P.;Manzini L.;Raimondo G.;Filomia R.;Lazzarin A.;Morsica G.;Salpietro S.;Puoti M.;Baiguera C.;Vassalli S.;Rumi M. G.;Labanca S.;Zuin M.;Giorgini A.;Orellana D.;D'ArminioMonforte A.;Debona A.;Solaro S.;Fargion S.;Valenti L.;Periti G.;Pelusi S.;Galli M.;Calvi E.;Milazzo L.;Peri A.;Lampertico P.;Borghi M.;D'Ambrosio R.;Degasperi E.;Vinci M.;Villa E.;Bernabucci V.;Bristot L.;Pereira F.;Chessa L.;Pasetto M. C.;Loi M.;Gori A.;Beretta I.;Pastore V.;Soria A.;Strazzabosco M.;Ciaccio A.;Gemma M.;Borgia G.;Foggia A.;Zappulo E.;Gentile I.;Buonomo A. R.;Abrescia N.;Maddaloni A.;Caporaso N.;Morisco F.;Camera S.;Donnarumma L.;Coppola C.;Amoruso D. C.;Staiano L.;Saturnino M. R.;Coppola N.;Martini S.;Monari C.;Federico A.;Dallio M.;Loguercio C.;Gaeta G. B.;Brancaccio G.;Nardone G.;Sgamato C.;D'Adamo G.;Alberti A.;Gonzo M.;Piovesan S.;Chemello L.;Buggio A.;Cavalletto L.;Barbaro F.;Castelli E.;Floreani A.;Cazzagon N.;Franceschet I.;Russo F. P.;Zanetto A.;Franceschet E.;Madonia S.;Cannizzaro M.;Montalto G.;Licata A.;Capitano A. R.;Craxi A.;Petta S.;Calvaruso V.;Rini F.;Ferrari C.;Negri E.;Orlandini A.;Pesci M.;Bruno R.;Lombardi A.;Zuccaro V.;Gulminetti R.;Asti A.;Villaraggia M.;Mondelli M.;Ludovisi S.;Baldelli F.;Di Candilo F.;Parruti G.;Di Stefano P.;Sozio F.;Gizzi M. C.;Brunetto M. R.;Colombatto P.;Coco B.;Surace L.;Foti G.;Pellicano S.;Fornaciari G.;Schianchi S.;Vignoli P.;Massari M.;Corsini R.;Garlassi E.;Ballardini G.;Andreoni M.;Cerva C.;Angelico M.;Gasbarrini A.;Siciliano M.;De Siena M.;Nosotti L.;Taliani G.;Biliotti E.;Santori M.;Spaziante M.;Tamburini F.;Vullo V.;D'Ettorre G.;Cavallari E. N.;Gebremeskel T. S.;Pavone P.;Cauda R.;Cingolani A.;Lamonica S.;D'Offizi G.;Lionetti R.;Visco Comandini U.;Grieco A.;D'Aversa F.;Picardi A.;De Vincentis A.;Galati G.;Gallo P.;Dell'Unto C.;Aghemo A.;Gatti Comini A.;Persico M.;Masarone M.;Anselmo M.;De Leo P.;Marturano M.;Brunelli E.;Ridolfi F.;Schimizzi A. M.;Ayoubi Khajekini M.;Framarin L.;Di Perri G.;Cariti G.;Boglione L.;Cardellino C.;Marinaro L.;Saracco G. M.;Ciancio A.;Toniutto P.;Alterini G.;Capra F.;Ieluzzi D.
2019
Abstract
Objective: We estimated the cost consequence of Italian National Health System (NHS) investment in direct-acting antiviral (DAA) therapy according to hepatitis C virus (HCV) treatment access policies in Italy. Methods: A multistate, 20-year time horizon Markov model of HCV liver disease progression was developed. Fibrosis stage, age and genotype distributions were derived from the Italian Platform for the Study of Viral Hepatitis Therapies (PITER) cohort. The treatment efficacy, disease progression probabilities and direct costs in each health state were obtained from the literature. The break-even point in time (BPT) was defined as the period of time required for the cumulative costs saved to recover the Italian NHS investment in DAA treatment. Three different PITER enrolment periods, which covered the full DAA access evolution in Italy, were considered. Results: The disease stages of 2657 patients who consecutively underwent DAA therapy from January 2015 to December 2017 at 30 PITER clinical centres were standardized for 1000 patients. The investment in DAAs was considered to equal €25 million, €15 million, and €9 million in 2015, 2016, and 2017, respectively. For patients treated in 2015, the BPT was not achieved, because of the disease severity of the treated patients and high DAA prices. For 2016 and 2017, the estimated BPTs were 6.6 and 6.2 years, respectively. The total cost savings after 20 years were €50.13 and €55.50 million for 1000 patients treated in 2016 and 2017, respectively. Conclusions: This study may be a useful tool for public decision makers to understand how HCV clinical and epidemiological profiles influence the economic burden of HCV.
Marcellusi, A., Viti, R., Kondili, L., Rosato, S., Vella, S., Mennini, F., et al. (2019). Economic Consequences of Investing in Anti-HCV Antiviral Treatment from the Italian NHS Perspective: A Real-World-Based Analysis of PITER Data. PHARMACOECONOMICS, 37(2), 255-266 [10.1007/s40273-018-0733-3].
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 598/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.
