The Relative Importance of Clinical, Economic, Patient Values and Feasibility Criteria in Cancer Drug Reimbursement in Canada: A Revealed Preferences Analysis of Recommendations of the Pan-Canadian Oncology Drug Review 2011–2017
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Most Canadian provinces and territories rely on the pan-Canadian Oncology Drug Review (pCODR) to provide recommendations regarding public reimbursement of cancer drugs. The pCODR review process considers four dimensions of value-clinical benefit, economic evaluation, patient-based values and adoption feasibility-but they do not define weights for individual decision criteria or an acceptable threshold for any of the criteria. Given this implicit review process, it is of interest to understand which factors appear to carry the most weight in pCODR recommendations using a revealed preferences approach. METHODS: Using publicly available decision summaries (n = 91) describing submissions and resulting recommendations 2011-2017, we extracted ten attributes that characterized each submission. Using logistic regression, we identified statistically significant attributes and estimated their relative impact in final recommendations. RESULTS: Clinical aspects appear to carry the greatest weight in the decision to reject or not reject, along with aspects of patient value (treatments with no alternatives were less likely to be rejected). Cost effectiveness does not appear to play a role in the initial decision to reject or not reject but is critical in full versus conditional approvals. There is evidence of a maximum acceptable threshold of around $Can140,000 per quality-adjusted life-year (QALY) gained. CONCLUSION: A set of factors driving pCODR recommendations is identifiable, supporting the consistency of the review process. However, the implicit nature of the review process and the difficulty of extracting and interpreting some of the attribute levels used in the analysis suggests that the process may still lack full transparency.
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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 | 0,017 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».