Drug approval status and recommendations for listing on public formularies: a Canadian cohort analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Investigate if the recommendations by the Common Drug Review (CDR) and the pan-Canadian Oncology Drug Review (pCODR) to provincial, territorial and federal drug plans about whether to list non-oncology and oncology drug-indication combinations on their formularies are associated with whether the drug-indication combination was approved via the standard evidence pathway or the Notice of Compliance with conditions (NOC/c-limited evidence) pathway. DESIGN: Cohort study. DATA SOURCES: Websites of the CDR and pCODR up to the end of 31 March 2017; journal articles evaluating drugs approved through the NOC/c pathway, the NOC database, the NOC/c website and the Summary Basis of Decision website. INTERVENTIONS: Recommendations by the CDR and pCODR. PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: Analysis of the percent of drugs receiving positive listing recommendations from CDR and pCODR depending on the pathway used to approve the drug. RESULTS: There were 310 recommendations for drug-indication combinations from the CDR and 79 from the pCODR. There was a statistically significant difference in the number of drug-indication combinations that received a list versus do not list recommendation from the CDR for those approved through the standard pathway compared with those approved through the NOC/c pathway (p=0.0407). A similar analysis for recommendations from the pCODR was not statistically significant. CONCLUSION: For non-oncology drug-indication combinations, the type of review appears to influence the recommendation regarding listing on public formularies. This difference may reflect the level of evidence about the efficacy and safety of the drug indication at the time the recommendation was made.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».