Achieving access: addressing the needs of payors and health technology assessment agencies: Figure 1
Notice bibliographique
Résumé
In the current economic climate, payors are demanding more evidence of real-life effectiveness before funding drugs. Standards of evidence needed to satisfy payors may exceed regulatory standards, which in turn may vary between markets. The resulting divergence between payors, regulatory bodies, and the healthcare industry can cause uncertainty around the launch of new technologies and reduce the availability of potentially life-saving medicines. Randomized controlled trials (RCTs) remain the gold standard when investigating the safety and efficacy of a new intervention. However, real-life data are increasingly required by payors and regulatory agencies facing both straitened budgets and an abundance of new therapies competing for the same space in the market. This particularly applies to non-vitamin K antagonist oral anticoagulants—namely, the direct factor Xa inhibitors apixaban and rivaroxaban, and the direct oral thrombin inhibitor dabigatran. Despite the array of data available from RCTs, there are some areas of uncertainty around real-life use of these agents. The extent to which these drugs will be funded by payors or approved for use by regulatory agencies may therefore be centred on real-life data. This article will discuss ways in which the healthcare industry, regulatory approval bodies, payors, and patients must collaborate to find adequate solutions for generating robust evidence for the use of new interventions. We will also consider the challenges and possible solutions that may allow the healthcare industry to ensure divergent needs of stakeholders are met, to achieve a balance of clinical effectiveness and value for all.
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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 | 0,083 | 0,182 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,008 |
| Communication savante | 0,039 | 0,035 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,027 |
| Intégrité de la recherche | 0,033 | 0,026 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,051 | 0,018 |
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 ».