COST-EFFECTIVENESS IMPACTS CANCER CARE FUNDING DECISIONS IN BRITISH COLUMBIA, CANADA, EVIDENCE FROM 1998 TO 2008
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The Priorities and Evaluation Committee (PEC) funding recommendations for new cancer drugs in British Columbia, Canada have been based on both clinical and economic evidence. The British Columbia Ministry of Health makes funding decisions. We assessed the association between cost-effectiveness of cancer drugs considered from 1998 to 2008 and the subsequent funding decisions. METHODS: All proposals submitted to the PEC between 1998 and 2008 were reviewed, and the association between cost-effectiveness and funding decisions was examined by (i) using logistic regression to test the hypothesis that interventions with higher incremental cost-effectiveness ratios (ICERs) have a lower probability of receiving a positive funding decision and (ii) using parametric and nonparametric tests to determine if a statistically significant difference exists between the mean cost-effectiveness of funded versus not funded proposals. A sub-analysis was conducted to determine if the findings varied across different outcome measures. RESULTS: Of the 149 proposals reviewed, 78 reported cost-effectiveness using various outcome measures. In the proposals that used life-years gained as the outcome (n = 22), a statistically significant difference of nearly $115,000 was observed between the mean ICERs for funded proposals ($42,006) and for unfunded proposals ($156,967). An odds ratio indicating higher ICERs have a lower probability of being funded was also found to be statistically significant (p < .05). CONCLUSIONS: Economic evidence appears to play a role in British Columbia cancer funding decisions from 1998 to 2008; other decision-making criteria may also have an important role in recommendations and subsequent funding decisions.
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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 | 0,014 | 0,103 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».