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Enregistrement W1934374913 · doi:10.12927/hcpol.2015.24360

Reimbursement of Drugs for Rare Diseases through the Public Healthcare System in Canada: Where Are We Now?

2015· review· en· W1934374913 sur OpenAlex
Devidas Menon, D. Clark, Tania Stafinski

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

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-clésReimbursementMedicineGovernment (linguistics)StakeholderHealth careFamily medicineBusinessPublic relationsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Over the past 20 years, the number of therapies developed for rare diseases has rapidly increased. Often, these therapies represent the only active treatment for debilitating and/or life-threatening conditions. However, they create significant challenges for public and private payers. Because they target small patient populations, clinical evidence of efficacy/effectiveness is typically limited, while the cost per patient is high. In Canada, each province/territory establishes its own mechanisms for determining which drugs for rare diseases (DRDs) to provide. OBJECTIVES: To compare current mechanisms across provinces and territories, and explore their impact on access. METHODS: A systematic review of relevant published and unpublished documents was performed. Electronic bibliographic databases, the internet, and government websites were scanned using structured search strategies. Information was extracted independently by two researchers, and included aspects such as program type, condition/patient/therapy eligibility criteria, role of health technology assessment (HTA), decision options, ethical assumptions, and stakeholder input. It was validated through member-checking with provincial/territorial policy experts and tabulated to facilitate qualitative analyses. Impact on access was assessed through a cross-province/territory comparison of the coverage status of all non-cancer therapies reviewed by the Common Drug Review for indications affecting <1/2,000 Canadians using the Kappa statistic. Reasons for variations were explored using qualitative techniques. RESULTS: Each province/territory has formal and informal mechanisms through which such therapies may be accessed. In most cases, formal mechanisms constitute the centralized HTA processes that also apply to common therapies. While several provinces have established dedicated processes/programs, whether they have affected access is not clear. Despite broadly comparable approaches, there is less than perfect agreement on publicly funded DRDs across jurisdictions. CONCLUSIONS: Individual jurisdictions have developed different approaches to providing access to these therapies. However, as the number increases, a more systematic approach to decision-making may be needed.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,715
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,537
Tête enseignante GPT0,497
Écart entre enseignants0,041 · 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