Methodological Issues in Economic Evaluations Submitted to the Pan-Canadian Oncology Drug Review (pCODR)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Public drug plans are faced with increasingly difficult funding decisions. In Canada, the pan-Canadian Oncology Drug Review (pCODR) makes funding recommendations to the provincial and territorial drug plans responsible for cancer drugs. Assessments of the economic models submitted by pharmaceutical manufacturers are publicly reported. OBJECTIVES: The main objective of this research was to identify recurring methodological issues in economic models submitted to pCODR for funding reviews. The secondary objective was to explore whether there exists any observed relationships between reported methodological issues and funding recommendations made by pCODR's expert review committee. METHODS: Publicly available Economic Guidance Reports from July 2011 (inception) until June 2014 for drug reviews with a final funding recommendation (N = 34) were independently examined by two authors. Major methodological issues from each review were abstracted and grouped into nine main categories. Each issue was also categorized based on perception of the reviewer's actions to manage it. RESULTS: The most commonly reported issues involved costing (59% of reviews), time horizon (56%), and model structure (36%). Several types of issues were identified that usually could not be resolved, such as quality of clinical data or uncertainty with indirect comparisons. Issues with costing or choice of utility estimates could usually be addressed or explored by reviewers. No statistically significant relationship was found between any methodological issue and funding recommendations from the expert review committee. CONCLUSIONS: The findings provide insights that can be used by parties who submit or review economic evidence for continuous improvement and consistency in economic modeling, reporting, and decision making.
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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 | 0,785 | 0,943 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,038 | 0,052 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,009 |
| Communication savante | 0,022 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».