A National Approach to Reimbursement Decision-Making on Drugs for Rare Diseases in Canada? Insights from Across the Ponds
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Regardless of the type of health system or payer, coverage decisions on drugs for rare diseases (DRDs) are challenging. While these drugs typically represent the only active treatment option for a progressive and/or life-threatening condition, evidence of clinical benefit is often limited because of small patient populations and the costs are high. Thus, decisions come with considerable uncertainty and risk. In Canada, interest in developing a pan-Canadian decision-making approach informed by international experiences exists. OBJECTIVE: To develop an inventory of existing policies and processes for making coverage decisions on DRDs around the world. METHODS: A systematic review of published and unpublished documents describing current policies and processes in the top 20 gross domestic product countries was conducted. Bibliographic databases, the Internet and government/health technology assessment organization websites in each country were searched. Two researchers independently extracted information and tabulated it to facilitate qualitative comparative analyses. Policy experts from each country were contacted and asked to review the information collected for accuracy and completeness. RESULTS: Almost all countries have multiple mechanisms through which coverage for a DRD may be sought. However, they typically begin with a review that follows the same process as drugs for more common conditions (i.e., the centralized review process), although specific submission requirements could differ (e.g., no need to submit a cost-effectiveness analysis). When drugs fail to receive a positive recommendation/decision, they are reconsidered by "safety net"-type programs. Eligibility criteria vary across countries, as do the decision options, which may be applied to individual patients or patient groups. CONCLUSIONS: With few exceptions, countries have not created separate centralized review processes for DRDs. Instead, they have modified components of existing mechanisms and added safety nets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».