Impact of the Pan-Canadian Oncology Drug Review on Provincial Concordance with Respect to Cancer Drug Funding Decisions and Time to Funding
Notice bibliographique
Résumé
Background: The pan-Canadian Oncology Drug Review (pcodr) was implemented in 2011 to address uneven drug coverage and lack of transparency with respect to the various provincial cancer drug review processes in Canada. We evaluated the impact of the pcodr on provincial decision concordance and time from Notice of Compliance (noc) to drug funding. Methods: In a retrospective review, Health Canada’s Drug Product Database was used to identify new indications for cancer drugs between January 2003 and May 2014, and provincial formulary listings for drug-funding dates and decisions between 1 January 2003 and 31 December 2014 were retrieved. Multiple linear models and quantile regressions were used to evaluate changes in time to decision-making before and after the implementation of the pcodr. Agreement of decisions between provinces was evaluated using kappa statistics. Results: Data were available from 9 provinces (all Canadian provinces except Quebec), identifying 88 indications that represented 51 unique cancer drugs. Two provinces lacked available data for all 88 indications at the time of data collection. Interprovincial concordance in drug funding decisions significantly increased after the pcodr’s implementation (Brennan-Prediger coefficient: 0.54 pre-pcodr vs. 0.78 post-pcodr; p = 0.002). Nationwide, the median number of days from Health Canada’s noc date to the date of funding significantly declined (to 393 days from 522 days, p < 0.001). Exploratory analyses excluding provinces with incomplete data did not change the results. Conclusions: After the implementation of the pcodr, greater concordance in cancer drug funding decisions between provinces and decreased time to funding decisions were observed.
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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 | 0,065 | 0,304 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».