Review of 11 national policies for rare diseases in the context of key patient needs
Notice bibliographique
Résumé
Rare diseases collectively exert a global public health burden in the severity of their manifestations and the total number of people they afflict. For many patients, considerable barriers exist in terms of access to appropriate care, delayed diagnosis and limited or non-existing treatment options. Motivated by these challenges, the rare disease patient community has played a critical role, elevating the patient voice and mobilizing legislation to support the development of programs that address the needs of patients with rare diseases.The US Orphan Drug Act of 1983 served as a key milestone in this journey, providing a roadmap for other countries to introduce and implement similar orphan drug legislation; more recently, the European Union (EU) has gone further to encourage the widespread adoption and implementation of rare disease plans or strategies designed to more adequately address the comprehensive needs of patients with rare diseases. Despite these legislative efforts and the growing contributions of patient advocacy groups in moving forward implementation and adoption of rare disease programs, gaps still exist across the policy landscape for several countries. To gain deeper insights into the challenges and opportunities to address key needs of rare disease patients, it is critical to define the current status of rare disease legislation and policy across a geographically and economically diverse selection of countries. We analyzed the rare disease policy landscape across 11 countries: Germany, France, the United Kingdom, Canada, Bulgaria, Turkey, Argentina, Mexico, Brazil, China, and Taiwan. The status and implementation of policy was evaluated for each country in the context of key patient needs across 5 dimensions: improving coordination of care, diagnostic resources, access to treatments, patient awareness and support, and promoting innovative research. Our findings highlight the continuing role of the patient community in driving the establishment and adoption of legislation and programs to improve rare disease care. Further, we found that while national rare disease plans provide important guidance for improving care, implementation of plans is uneven across countries. More research is needed to demonstrate the effect of specific elements of rare disease plans on patient outcomes.
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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 | 0,022 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; 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 ».