Need for an improved submission process for listing drugs for reimbursement in Canadian provinces.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To have a drug listed in a province's formulary, manufacturers must submit an application providing data required by the provincial rules and guidelines. The procedures for the scientific evaluation of drugs considered for listing for reimbursement in five provinces have been examined previously. OBJECTIVE: The present study investigates the clarity of the same five provinces' rules and guidelines about effectiveness and cost data that should be included in listing submissions from the perspective of the pharmaceutical company. METHODS: The manufacturers of five recently introduced drugs selected by the investigators received questionnaires asking about the departments within their companies that are responsible for the submission, the data required by each of the five provinces and the clarity of each province's requirements for submission. Each company was also asked similar questions about its own submission experience with its drug. Investigators visited each manufacturer to review the questionnaires and answer questions. RESULTS: The manufacturers perceived the rules and guidelines on effectiveness and economic data of several provinces as being neither clear nor consistent. Consequently, information that companies submit in their attempts at compliance with the rules and guidelines varies substantially. CONCLUSIONS: The manufacturers' perceptions of the information required by the provinces on effectiveness and cost information were inconsistent. Previous work indicated that the provinces make significant decisions about listings based on inadequate information resulting in a scientifically flawed system that contributes to considerable inequality in access to new drugs between provinces. The findings of the present work reinforce this conclusion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,096 | 0,253 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».