Cost-effectiveness analysis can guide policymakers in resource allocation decisions. It assesses whether the health gains offered by an intervention are large enough relative to any additional costs to warrant adoption. When there are constraints on the health care system's budget or ability to increase expenditures, additional costs imposed by interventions have an "opportunity cost" in terms of the health foregone because other interventions cannot be provided. Cost-effectiveness thresholds (CETs) are typically used to assess whether an intervention is worthwhile and should reflect health opportunity cost. Nevertheless, CETs used by some decision makers-such as the World Health Organization that suggested CETs of 1 to 3 times the gross domestic product (GDP) per capita-do not.To estimate CETs based on opportunity cost for a wide range of countries.We estimated CETs based on recent empirical estimates of opportunity cost (from the English National Health Service), estimates of the relationship between country GDP per capita and the value of a statistical life, and a series of explicit assumptions.CETs for Malawi (the country with the lowest income in the world), Cambodia (with borderline low/low-middle income), El Salvador (with borderline low-middle/upper-middle income), and Kazakhstan (with borderline high-middle/high income) were estimated to be $3 to $116 (1%-51% GDP per capita), $44 to $518 (4%-51%), $422 to $1967 (11%-51%), and $4485 to $8018 (32%-59%), respectively.To date, opportunity-cost-based CETs for low-/middle-income countries have not been available. Although uncertainty exists in the underlying assumptions, these estimates can provide a useful input to inform resource allocation decisions and suggest that routinely used CETs have been too high.

Data on survival endpoints are usually summarised using either hazard ratio, cumulative number of events, or median survival statistics. Network meta-analysis, an extension of traditional pairwise meta-analysis, is typically based on a single statistic. In this case, studies which do not report the chosen statistic are excluded from the analysis which may introduce bias. In this paper we present a tutorial illustrating how network meta-analyses of survival endpoints can combine count and hazard ratio statistics in a single analysis on the hazard ratio scale. We also describe methods for accounting for the correlations in relative treatment effects (such as hazard ratios) that arise in trials with more than two arms. Combination of count and hazard ratio data in a single analysis is achieved by estimating the cumulative hazard for each trial arm reporting count data. Correlation in relative treatment effects in multi-arm trials is preserved by converting the relative treatment effect estimates (the hazard ratios) to arm-specific outcomes (hazards). A worked example of an analysis of mortality data in chronic obstructive pulmonary disease (COPD) is used to illustrate the methods. The data set and WinBUGS code for fixed and random effects models are provided. By incorporating all data presentations in a single analysis, we avoid the potential selection bias associated with conducting an analysis for a single statistic and the potential difficulties of interpretation, misleading results and loss of available treatment comparisons associated with conducting separate analyses for different summary statistics.

Health systems experience difficult trade-offs when paying for new drugs. In England, funding recommendations by the National Institute for Health and Care Excellence (NICE) for new drugs might generate health gains, but inevitably result in forgone health as the funds cannot be used for alternative treatments and services. We aimed to evaluate the population-health impact of NICE recommendations for new drugs during 2000-20. For this retrospective analysis, we identified technology appraisals for new drugs in England published in NICE's publicly available database of appraisals between 2000 and 2020. We excluded products with terminated appraisals, not recommended, or subsequently withdrawn from the market and excluded appraisals in programmes focusing on medical devices, diagnostics, or interventional procedures. We included drugs that underwent NICE appraisal within 5 years of initial regulatory approval. We collected data on drug name, appraised indication, and specific features of both the drug and its appraisal. We noted the value for money offered by new drugs, expressed as the incremental cost-effectiveness ratio (ICER), and data on health benefits, expressed as quality-adjusted life-years (QALYs). We estimated the number of patients receiving new drugs recommended by NICE using proprietary data on the total volumes of new drugs sold in England between Jan 1, 2000, and Dec 31, 2020. We calculated the net health effect of each appraisal using the difference between the incremental QALY gains from implementing the new drug within the National Health Service (NHS) and the estimated QALYs that could hypothetically be obtained by reallocating the same funds to other NHS services or treatments. We obtained forgone QALYs by dividing the incremental cost of the new drug by the health-opportunity cost of NHS expenditure. NICE appraised 332 unique pharmaceuticals between 2000 and 2020; 276 (83%) had positive recommendations. Of these 276, 207 (75%) had a NICE appraisal within 5 years of regulatory approval. We included 183 (88%) of 207 drugs in this analysis, after excluding drugs that did not meet eligibility criteria. The median QALY gain across all 339 appraisals was 0·49 (IQR 0·15-1·13), equivalent to an additional half a year in full health. Median ICER for recommending new drugs increased from £21 545 (IQR 14 175-26 173) per QALY gained for 14 appraisals published between 2000 and 2004 to £28 555 (19 556-33 712) for 165 appraisals published between 2015 and 2020 (p=0·014). Median ICER varied by therapeutic area, ranging from £6478 (3526-12 912) for 12 appraisals of anti-infective drugs to £30 000 (22 395-45 870) for 144 appraisals of oncology drugs (p<0·0001). New drugs generated an estimated 3·75 million additional QALYs across 19·82 million patients who received new drugs recommended by NICE. The use of new drugs resulted in an estimated additional cost to the NHS of £75·1 billion. If the resources allocated to new drugs had been spent on existing services in the NHS, an estimated 5·00 million additional QALYs could have been generated during 2000-20. Overall, the cumulative population-health impact of drugs recommended by NICE was negative, with a net loss of approximately 1·25 million QALYs. During 2000-20, NHS coverage of new drugs displaced more population health than it generated. Our results highlight the inherent trade-offs between individuals who directly benefit from new drugs and those who forgo health due to the reallocation of resources towards new drugs. The Commonwealth Fund.

Background To limit the use of antimicrobials without disincentivising the development of novel antimicrobials, there is interest in establishing innovative models that fund antimicrobials based on an evaluation of their value as opposed to the volumes used. The aim of this project was to evaluate the population-level health benefit of cefiderocol in the NHS in England, for the treatment of severe aerobic Gram-negative bacterial infections when used within its licensed indications. The results were used to inform the National Institute for Health and Care Excellence guidance in support of commercial discussions regarding contract value between the manufacturer and NHS England. Methods The health benefit of cefiderocol was first derived for a series of high-value clinical scenarios. These represented uses that were expected to have a significant impact on patients’ mortality risks and health-related quality of life. The clinical effectiveness of cefiderocol relative to its comparators was estimated by synthesising evidence on susceptibility of the pathogens of interest to the antimicrobials in a network meta-analysis. Patient-level costs and health outcomes of cefiderocol under various usage scenarios compared with alternative management strategies were quantified using decision modelling. Results were reported as incremental net health effects expressed in quality-adjusted life-years, which were scaled to 20-year population values using infection number forecasts based on data from Public Health England. The outcomes estimated for the high-value clinical scenarios were extrapolated to other expected uses for cefiderocol. Results Among Enterobacterales isolates with the metallo-beta-lactamase resistance mechanism, the base-case network meta-analysis found that cefiderocol was associated with a lower susceptibility relative to colistin (odds ratio 0.32, 95% credible intervals 0.04 to 2.47), but the result was not statistically significant. The other treatments were also associated with lower susceptibility than colistin, but the results were not statistically significant. In the metallo-beta-lactamase Pseudomonas aeruginosa base-case network meta-analysis, cefiderocol was associated with a lower susceptibility relative to colistin (odds ratio 0.44, 95% credible intervals 0.03 to 3.94), but the result was not statistically significant. The other treatments were associated with no susceptibility. In the base case, patient-level benefit of cefiderocol was between 0.02 and 0.15 quality-adjusted life-years, depending on the site of infection, the pathogen and the usage scenario. There was a high degree of uncertainty surrounding the benefits of cefiderocol across all subgroups. There was substantial uncertainty in the number of infections that are suitable for treatment with cefiderocol, so population-level results are presented for a range of scenarios for the current infection numbers, the expected increases in infections over time and rates of emergence of resistance. The population-level benefits varied substantially across the base-case scenarios, from 896 to 3559 quality-adjusted life-years over 20 years. Conclusion This work has provided quantitative estimates of the value of cefiderocol within its areas of expected usage within the NHS. Limitations Given existing evidence, the estimates of the value of cefiderocol are highly uncertain. Future work Future evaluations of antimicrobials would benefit from improvements to NHS data linkages; research to support appropriate synthesis of susceptibility studies; and application of routine data and decision modelling to assess enablement value. Study registration No registration of this study was undertaken. Funding This award was funded by the National Institute for Health and Care Research (NIHR) Health Technology Assessment Policy Research Programme (NIHR award ref: NIHR135591), conducted through the Policy Research Unit in Economic Methods of Evaluation in Health and Social Care Interventions, PR-PRU-1217-20401, and is published in full in Health Technology Assessment ; Vol. 28, No. 28. See the NIHR Funding and Awards website for further award information.