Dabigatran – a case history demonstrating the need for comprehensive approaches to optimize the use of new drugs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There are potential conflicts between authorities and companies to fund new premium priced drugs especially where there are safety and/or budget concerns. Dabigatran, a new oral anticoagulant for the prevention of stroke in patients with non-valvular atrial fibrillation (AF), exemplifies this issue. Whilst new effective treatments are needed, there are issues in the elderly with dabigatran due to variable drug concentrations, no known antidote and dependence on renal elimination. Published studies have shown dabigatran to be cost-effective but there are budget concerns given the prevalence of AF. There are also issues with potentially re-designing anticoagulant services. This has resulted in activities across countries to better manage its use. OBJECTIVE: To (i) review authority activities in over 30 countries and regions, (ii) use the findings to develop new models to better manage the entry of new drugs, and (iii) review the implications for all major stakeholder groups. METHODOLOGY: Descriptive review and appraisal of activities regarding dabigatran and the development of guidance for groups through an iterative process. RESULTS: There has been a plethora of activities among authorities to manage the prescribing of dabigatran including extensive pre-launch activities, risk sharing arrangements, prescribing restrictions, and monitoring of prescribing post-launch. Reimbursement has been denied in some countries due to concerns with its budget impact and/or excessive bleeding. Development of a new model and future guidance is proposed to better manage the entry of new drugs, centering on three pillars of pre-, peri-, and post-launch activities. CONCLUSION: Models for introducing new drugs are essential to optimize their prescribing especially where there are concerns. Without such models, new drugs may be withdrawn prematurely and/or struggle for funding.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».