The effect of priority setting decisions for new cancer drugs on medical oncologists' practice in Ontario: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health care policies, including drug-funding policies, influence physician practice. Funding policies are especially important in the area of cancer care since cancer is a leading cause of death that is responsible for a significant level of health care expenditures. Recognizing the rising cost of cancer therapies, Cancer Care Ontario (CCO) established a funding process to provide access to new, effective agents through a "New Drug Funding Program" (NDFP). The purpose of this study is to describe oncologists' perceptions of the impact of NDFP priority setting decisions on their practice. METHODS: This is a qualitative study involving semi-structured, in-depth interviews with 46 medical oncologists in Ontario. Oncologists were asked to describe the impact of CCO's NDFP drug funding decisions on their practice. Analysis of interview transcripts commenced with data collection. RESULTS: Our key finding is that many of the medical oncologists who participated in this study did not accept limits when policy decisions limit access to cancer drugs they feel would benefit their patients. Moreover, overcoming those limits had a significant impact on oncologists' practice in terms of how they spend their time and energy and their relationship with patients. CONCLUSION: When priority setting decisions limit access to cancer medications, many oncologists' efforts to overcome those limits have a significant impact on their practice. Policy makers need to seriously consider the implications of their decisions on physicians, who may go to considerable effort to circumvent their policies in the name of patient advocacy.
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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 | 0,009 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,010 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».