Continental Divide? The Attitudes of US and Canadian Oncologists on the Costs, Cost-Effectiveness, and Health Policies Associated With New Cancer Drugs
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Oncologists in the United States and Canada work in different health care systems, but physicians in both countries face challenges posed by the rising costs of cancer drugs. We compared their attitudes regarding the costs and cost-effectiveness of medications and related health policy. METHODS: Survey responses of a random sample of 1,355 United States and 238 Canadian medical oncologists (all outside of Québec) were compared. RESULTS: Response rate was 59%. More US oncologists (67% v 52%; P < .001) favor access to effective treatments regardless of cost, while more Canadians favor access to effective treatments only if they are cost-effective (75% v 58%; P < .001). Most (84% US, 80% Canadian) oncologists state that patient out-of-pocket costs influence their treatment recommendations, but less than half the respondents always or frequently discuss the costs of treatments with their patients. The majority of oncologists favor more use of cost-effectiveness data in coverage decisions (80% US, 69% Canadian; P = .004), but fewer than half the oncologists in both countries feel well equipped to use cost-effectiveness information. Majorities of oncologists favor government price controls (57% US, 68% Canadian; P = .01), but less than half favor more cost-sharing by patients (29% US, 41% Canadian; P = .004). Oncologists in both countries prefer to have physicians and nonprofit agencies determine whether drugs provide good value. CONCLUSION: Oncologists in the United States and Canada generally have similar attitudes regarding cancer drug costs, cost-effectiveness, and associated policies, despite practicing in different health care systems. The results support providing education to help oncologists in both countries use cost-effectiveness information and discuss drug costs with their patients.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».