Medical oncologists’ perceptions of the effect of drug funding decisions for new cancer drugs on their practice: A qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
6087 Background: As the costs of new cancer drugs rise, drug funding policies for these drugs may have a greater impact on physician practice. Cancer Care Ontario has established a process to “provide equal access to new effective agents for eligible patients throughout the province” through a “New Drug Funding Program” (NDFP). Purpose: The purpose of this study is to describe oncologists’ perceptions of the impact of NDFP drug funding decisions on their practice. Methods: This was a modified ethnographic study involving semi-structured, in-depth interviews with 46 medical oncologists in Ontario from a variety of practice settings. Oncologists were asked to describe the impact of priority setting decisions for new cancer drugs on the care they provided for their patients and their discussions with patients about treatment options. A modified thematic analysis of interview transcripts commenced with data collection. Results: 5 key themes were identified: 1.) Access to Medications: There was concern about accessing effective cancer drugs because of inflexible funding guidelines and inadequate coverage. 2.) Limits Not Accepted: When the NDFP limited access to effective medications, participants generally overcame those limits but at the expense of significant “hassle”, stress and time. 3.) Impact on Physician-Patient Relationship: Drug funding decisions had a significant impact on the time spent on discussions with patients and moral distress regarding the content of discussions. 4.) Disengagement from the Funding Processes: Oncologists did not feel engaged in the drug funding process because of the “hassle” factor, perceived inflexibility of guidelines and the lack of an appeals mechanism. 5.) Quality of Care: Participants did not perceive the NDFP as affecting overall quality of care. Conclusions: Drug funding decisions have a significant impact on oncologists’ practice including their interaction with patients and how they use their time and energies. Policy makers need to consider the implications of physicians who will go to considerable effort to circumvent their policies in the name of patient advocacy. 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 | 0,015 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,010 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».