Less Than Ideal: How Oncologists Practice With Limited Drug Access
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate Canadian medical oncologists' perspectives on how barriers to accessing new expensive cancer drugs have affected their practice and their opinions on the drug approval and funding processes. METHODS: Canadian medical oncologists treating colorectal cancer (CRC) were surveyed by means of a self-administered, cross-sectional survey. RESULTS: Of the 164 eligible oncologists, there were 68 respondents (41.4% response rate). Only 29.4% of physicians felt they had been using the ideal first-line chemotherapy regimen for patients with metastatic CRC. Although all considered bevacizumab to be a component of the ideal first-line regimen, only 18% could use bevacizumab routinely, and less than half (44.8%) always discussed its role with their patients. In terms of accessing unfunded drugs, most physicians agreed that private payment should be allowed for drugs to be delivered at their own centers (76.1%) or private infusion clinics (52.2%). Ninety-seven percent of physicians reported major concerns about the drug approval and funding processes, and 85% of physicians supported the establishment of a national drug formulary. CONCLUSIONS: Canadian medical oncologists are struggling to provide optimal cancer care for their patients with metastatic CRC as a result of nonuniform access to preferred therapeutic drugs. In face of these challenges, physicians have had to use clinical trials and private infusion clinics and, at times, may avoid discussing drugs with limited access. Many oncologists are dissatisfied with the existing funding mechanism and approval processes and support private payment for unfunded drugs.
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 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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».