Attitude of Iranian Medical Oncologists Toward Economic Aspects, and Policy-making in Relation to New Cancer Drugs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although medical oncologists can have an important role in controlling the cost of cancer treatment, there is little information about their attitudes toward the cost of cancer treatment and the impact of cost on their treatment recommendations, especially in low- and middle-income countries (LMICs). In this study, we assessed the attitude of Iranian medical oncologists toward some economic aspects of new cancer drugs. METHODS: We translated a questionnaire that was used in similar studies in the United States and Canada into Persian and modified it according to the local setting in Iran. The face and content validity of the questionnaire were assessed by oncologists before being used in the survey. We distributed the questionnaire and collected the data from 80 oncologists who participated in the 13th Annual Congress of the Iranian Society of Medical Oncology and Hematology (ISMOH). RESULTS: Fifty-two oncologists participated in our study (a response rate of 65%). The majority of oncologists stated that drug costs and patient out-of-pocket (OOP) costs influence their treatment recommendations (92% and 94%, respectively). Most oncologists (70%) felt that they are ready enough to use cost-effectiveness information in their treatment decisions, and 74% believed that patients should only have access to cancer treatments that are cost-effective. Most oncologists agree that the government should have control over drug prices, and more use of cost-effectiveness data is required for decision-making about cancer drug coverage. Ninety-one percent of oncologists said that they always or frequently discuss cancer treatment costs with their patients. Oncologists believed that academic groups (research centers and scientific societies) (81%) and the Ministry of Health (MoH) (43%) are the most eligible groups for determining whether a drug provides good value. CONCLUSION: Iranian medical oncologists are ready to participate in the health technology assessment and priority-setting process. This situation creates a unique opportunity for the government to rely on scientific societies and find an appropriate solution for the improvement of patients' access to high-quality care.
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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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».