Ontario’s approach to tackling drug funding sustainability.
Notice bibliographique
Résumé
38 Background: One of the challenges facing Ontario relates to managing the rising costs of cancer drug treatments. The annual growth rate of cancer drug spending has increased by 10-20% since 2010, exceeding other therapeutic categories and is expected to continue to grow significantly faster than expenditures in other areas. Paradoxically, the price of a drug seems to have little relation to its demonstrated efficacy ( http://www.asco.org/practice-research/cancer-care-america-2015/focus-cost ). The Cancer Quality Council of Ontario (CQCO) and Cancer Care Ontario (CCO) embarked on a journey to systematically address this challenge. Methods: The CQCO and CCO focused on identifying and reviewing the critical success factors of a sustainable drug reimbursement program with international, pan-Canadian and internal input. Recognizing that drug funding sustainability is a challenge faced by health systems worldwide, the scope of this work was broadened from a provincial focus to one that was relevant across the Canadian context. Results: Ultimately, this work resulted in CQCO providing a core set of recommendations for CCO that may also be relevant to other reimbursement programs, in order to maximize the effectiveness of cancer drug use and support overall system sustainability in a patient-centred way. The recommendations to address drug funding sustainability included: (1) Transparency in drug funding decisions; (2) development of process to incorporate current best evidence to support system sustainability; (3) development of a consistent approach to gathering and analyzing real world evidence (RWE); (4) development of a consistent process for disinvestment and renegotiation of prices with buy-in from public, patients and clinicians; (5) development of a provincial process to maximize harmonization in cancer drug funding coverage decisions; (6) refinement of the algorithm and priority setting for review of drug submissions; and (7) incorporating RWE into funding decisions and downstream re-evaluation. Conclusions: CCO is determining an action plan based on the above recommendations and developing partnerships to support successful implementation to improve sustainability in regards to cancer drug funding.
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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 | 0,046 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,011 |
| Communication savante | 0,017 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».