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Enregistrement W2795700514 · doi:10.1186/s13023-018-0759-9

Common drug review recommendations for orphan drugs in Canada: basis of recommendations and comparison with similar reviews in Quebec, Australia, Scotland and New Zealand

2018· article· en· W2795700514 sur OpenAlexaboutno aff
John I. McCormick, Loredana Diana Berescu, Nabil Tadros

Notice bibliographique

RevueOrphanet Journal of Rare Diseases · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrphan drugReimbursementMedicineFamily medicineRanking (information retrieval)Actuarial scienceBioinformaticsBusinessPolitical scienceHealth careBiologyComputer scienceInformation retrieval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Public payer reimbursement for non-oncology drugs in Canada, including orphan drugs, is based on recommendations by the Common Drug Review (CDR) (with the exception of Quebec). CDR has been criticized for negative recommendations for orphan drugs and contributing to delays in patient access to these drugs. However, it is unclear how CDR makes recommendations for orphan drugs and the role clinical and economic factors play in decision making. The objective of the present study was to analyze the basis for CDR orphan drug recommendations and to compare recommendations to those in other jurisdictions. METHODS: A list of orphan drugs reviewed by CDR (between 2004 and 2017) was compiled and final recommendations (list/do not list) assessed. The basis of each recommendation was categorized as clinical only, price only or combined clinical and price factors, based on the ranking of clinical and price parameters in recommendation summaries. The reimbursement status of the same drugs was determined in Quebec and other jurisdictions and level of agreement with CDR decisions assessed using a kappa analysis. RESULTS: Sixty eight orphan drug submissions were identified in the CDR database. Clinical, clinical and price and price parameters were the basis of 48.5%, 44.1% and 7.4% of the reviews, respectively, and corresponding positive recommendation rates were 45.5%, 86.7% and 40.0% (p = 0.0008); overall positive recommendation rate was 63.2%. Positive recommendation rate increased from 50.0% for drugs reviewed between 2004 and 2009 to 86.7% in 2016; however, 84.6% of the latter were conditional on a price reduction. Of the drugs reviewed by CDR, 80.9%, 88.2%, 80.9% and 58.8% were reviewed for the same indications by health technology assessment agencies in Quebec, Scotland, Australia and New Zealand, respectively, with positive listing rates ranging from 60.0% (Quebec) to 92.7% (Australia) with fair (kappa coefficient 0.3307) to poor (kappa coefficient 0.0611) agreement with CDR in listing decisions, respectively. CONCLUSIONS: The positive CDR recommendation rate for orphan drugs was highest when clinical and price parameters supported the assessment. Over time there has been an increase in CDR positive recommendation rates for orphan drugs, although most are conditional on a price reduction. It is unclear if this change in CDR recommendations will impact equitable and timely access to orphan drugs across Canada.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,134
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,976
Score d'incertitude au seuil0,280

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,134
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0170,024
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,201
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,208 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
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

Citations19
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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