Challenges in striving to simultaneously achieve multiple resource allocation goals: the pan-Canadian Oncology Drug Review (pCODR) example
Notice bibliographique
Résumé
The pan-Canadian Oncology Drug Review (pCODR) makes recommendations to Canada's provinces and territories (except Quebec) to guide their cancer drug funding decisions. The objective of this paper is to explore, using an economic perspective and the pCODR as an example, the challenges associated with striving to simultaneously achieve the goals of maximizing health benefits with available resources and improving access to a more consistent standard of care across Canada. The first challenge concerns how to interpret the goals in order to determine how resources should be allocated to achieve each goal. The second challenge relates to whether, if pursued simultaneously, both goals can be achieved to the same extent that each goal could have been achieved alone with the same available resources. Regarding the first challenge, we illustrate that, due to a lack of definitional clarity, it is difficult to determine exactly how resources should be allocated in order to achieve the goal of improving access to a more consistent standard of care across Canada. Regarding the second challenge, we illustrate that choosing to strive for both of the pCODR goals simultaneously will likely be associated with tradeoffs in the extent to which one or both goals can be achieved (relative to what could have been achieved for each goal alone with the same available resources). We suggest that, if the pCODR and the provincial drug plan decision-makers it supports want to strive for both goals simultaneously, they must prioritize the goals and explicitly identify the tradeoffs associated with the prioritization. This will ensure that the consequences of striving to simultaneously achieve both goals are explicit, transparent, and predictable for provincial drug plan decision-makers, physicians, patients, caregivers, and society as a whole.
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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 | 0,059 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».