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Enregistrement W2783770541 · doi:10.1017/s0266462317001295

OP30 Health Technology Assessment And The Decision-Making Process Of New Drug Listing In Hong Kong

2017· article· en· W2783770541 sur OpenAlexaboutno aff
Carlos King Ho Wong, Olívia Wu, Bernard M.Y. Cheung

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Technology Assessment in Health Care · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFormularyListing (finance)Transparency (behavior)MedicineExcellenceDocumentationHealth technologyNiceHealth careBusinessFamily medicinePolitical scienceComputer scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: In Hong Kong, the Drug Advisory Committee (DAC) has had the role of evaluating and advising new drugs to be included in the listing of the Hospital Authority Drug Formulary since July 2005. The drug review process was subject to challenge due to a lack of transparency to members of the public and documentation of the scientific basis for decision making. The purpose of this review was to describe the process, evaluation criteria and possible outcomes of decision making for new drugs listed in the Hong Kong Hospital Authority Drug Formulary in comparison to Health Technology Assessment (HTA) policies in overseas countries. METHODS: Details of the decision-making processes including new drug listing submissions, the DAC meeting, procedures before and after the meeting, were extracted from the official Hong Kong Hospital Authority drug formulary management website and manual. Publicly available information related to new drug decision making processes for four HTA agencies (National Institute for Health and Clinical Excellence (NICE), Scottish Medicines Consortium (SMC), Australian Pharmaceutical Benefits Advisory Committee (PBAC), and Canadian Agency for Drugs and Technologies in Health (CADTH)) were reviewed and retrieved from official documents on their public domains. RESULTS: The DAC is in charge of the systematical and critical appraisal of new drugs for listing on the formulary, reviewing submitted applications, and making decisions of drug listing based on scientific evidence in which safety, efficacy and cost-effectiveness are primary considerations. When compared to other HTA agencies, transparency of decision-making processes of the DAC, relevance of clinical and health economic evidence, and lack of health economic and methodological input to submissions were major challenges of the new drug listing policy in Hong Kong. CONCLUSIONS: Despite the challenges identifed, this review provided suggestions for establishing a more transparent, credible, evidence-based decision-making process for the Hong Kong Hospital Authority Drug Formulary. Proposals for improvement in the listing of new drugs in the formulary should be a priority in healthcare reform.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,053
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,092
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,281

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0530,092
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,008
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,151
Tête enseignante GPT0,538
Écart entre enseignants0,388 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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