International Variability in the Reimbursement of Cancer Drugs by Publically Funded Drug Programs
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Evaluate inter-country variability in the reimbursement of publically funded cancer drugs, and identify factors such as cost containment measures that may contribute to variability. METHODS: As of February 28, 2010, licensed indications for 10 cancer drugs (bevacizumab, bortezomib, cetuximab, erlotinib, imatinib, pemetrexed, rituximab, sorafenib, sunitinib, and trastuzumab) were obtained from the drug registries of 6 licensing authorities corresponding to 13 countries or regions: Australia, Canada (Ontario), England, Finland, France, Italy, Germany, Japan, New Zealand, the Netherlands, Scotland, Sweden, and the United States (Medicare Parts B and D). Number of licensed indications reimbursed by public payers and the use of cost containment measures were obtained by survey of health authorities involved in reimbursement and through public documents. RESULTS: The 48 identified licensed indications varied between agencies (range: 36-44 indications). Finland, France, Germany, Sweden, and the United States reimbursed the highest percentage of indications (range: 90%-100%). Canada (54%), Australia (46%), Scotland (40%), England (38%), and New Zealand (25%) reimbursed the least. All 5 countries with the lowest rate of reimbursement incorporated a cost-effectiveness analysis into reimbursement decisions and rejected submissions for reimbursement mainly because of lack of cost effectiveness; in New Zealand, lack of cost effectiveness was the second leading cause of rejection after excessive cost. In 9 countries, risk-sharing agreements were used to contain costs. Indications initially not recommended for reimbursement (9 in Australia, 5 in Canada, and 3 in England, New Zealand, and Scotland) were subsequently approved with risk-sharing agreements or special pricing arrangements. CONCLUSIONS: Reimbursement of publically funded cancer drugs varies globally. The cause is multifactorial.
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 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 | 0,035 | 0,103 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».