A survey of U.S. and Canadian oncologists’ attitudes toward the cost, cost-effectiveness (CE), and reimbursement of cancer drugs
Notice bibliographique
Résumé
9502 Background: Drug costs and reimbursement issues offer significant challenges to U.S. and Canadian oncologists even though they practice in substantially different health care systems. However, little is known about the attitudes of American and Canadian oncologists towards these issues. Methods: We surveyed 1,379 U.S. and 356 Cdn oncologists to assess their attitudes to cancer drug costs, CE and reimbursement policies. Results: Response rate was 57% in the U.S. and 48% in Canada. Oncologists in both countries stated that patients' “out-of-pocket” drug costs influenced their treatment recommendations (84% U.S., 80% Cdn respondents). Most respondents felt that every patient should have access to effective cancer treatments regardless of cost (66% US; 54% Cdn), while 59% of U.S. and 72% of Cdn and respondents believed that patients should only have access to effective cancer treatments that provided “good value for money.” 70% of U.S. and 64% Cdn respondents felt that <$100,000 per life year gained was a reasonable definition of “good value for money” but less than half of respondents (42% US, 49% Cdn) felt well prepared to interpret and use CE information in their treatment decisions. A majority of respondents (57% US, 69% Cdn) felt government price controls for cancer drugs are needed while a minority felt that more cost-sharing by patients was needed (29% US, 37% Cdn). Most oncologists felt that evaluating whether a drug provides “good value” should be overseen by an independent non-profit agency (57% US, 71% Cdn) or physicians (61% US and Cdn); in contrast, few believed that government (21% US, 33% Cdn), patients (36% US, 37% Cdn) or insurance companies (6% US, 10% Cdn) should determine “good value”. 79% of U.S. and 69% of Cdn respondents felt more use of CE data in coverage and reimbursement decisions is needed. Conclusions: Oncologists in the U.S. and Canada share many similar attitudes to cancer drug costs, CE, and reimbursement policies despite differences in their health care systems. In both countries, oncologists favor more use of CE information. No significant financial relationships to disclose.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».