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Enregistrement W1621707035 · doi:10.12927/hcpol.2015.24210

A National Approach to Reimbursement Decision-Making on Drugs for Rare Diseases in Canada? Insights from Across the Ponds

2015· review· en· W1621707035 sur OpenAlexafffundvenueabout
Hilary Short, Tania Stafinski, Devidas Menon

Notice bibliographique

RevueHealthcare policy · 2015
Typereview
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensAlberta Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésReimbursementMedicinePolicy makingActuarial scienceBusinessPublic economicsRisk analysis (engineering)Health careEconomic growthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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and processes for making coverage decisions on DRDs around the world.Methods: A systematic review of published and unpublished documents describing current policies and processes in the top 20 gross domestic product countries was conducted.Bibliographic databases, the Internet and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.[26] HEALTHCARE POLICY Vol.10 No.4, 2015 Hilary Short et al.qui décrivent les politiques et procédures dans les 20 pays se classant en tête selon le produit intérieur brut.Les bases de données bibliographiques, l'Internet et les sites Web des gouvernements et des organismes d' évaluation des technologies de la santé de chaque pays ont été consultés.Deux chercheurs ont indépendamment recueilli les données et les ont tabulées pour permettre d' effectuer des analyses comparatives qualitatives.Nous avons demandé à des experts des politiques dans chacun des pays de réviser la précision et l' exhaustivité de l'information recueillie.Résultats : Presque tous les pays sont dotés de multiples mécanismes par lesquels on peut obtenir une couverture pour les MMR.Cependant, cela commence habituellement par un examen qui suit les mêmes processus que dans le cas d'un médicament pour une maladie plus commune (c' est-à-dire un processus de révision centralisé), bien que les exigences pour soumettre un dossier peuvent être différentes (par exemple, il n'y a pas besoin de présenter une analyse du coût-efficacité).Si un médicament ne reçoit pas de recommandation ou décision positive, on l' aborde alors en fonction de programmes de type « filet de sécurité ».Les critères d' admissibilité varient d'un pays à l' autre, de même que les choix de décisions, lesquelles peuvent s' appliquer parfois à des patients individuels, parfois à des groupes de patients.Conclusions : Sauf quelques exceptions, les pays n' ont pas créé de processus de révision distincts centralisés pour les MMR.Ils ont plutôt modifié les composantes des mécanismes déjà en place et ont ajouté des filets de sécurité.T

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,090
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,187
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,719
Score d'incertitude au seuil0,834

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0900,187
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0110,022
Études des sciences et des technologies0,0160,010
Communication savante0,0200,007
Science ouverte0,0040,007
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,459
Tête enseignante GPT0,533
Écart entre enseignants0,074 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2015
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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