Understanding the Reasons for Provincial Discordance in Cancer drug Funding—A Survey of Policymakers
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cancer drug-funding decisions between provinces shows discordance. The pan-Canadian Oncology Drug Review (pcodr) was implemented in 2011 partly to address uneven drug coverage and lack of transparency in the various provincial cancer drug review processes in Canada. We evaluated the underlying reasons for ongoing provincial discordance since the implementation of pcodr. Methods: Participation in an online survey was solicited from participating provincial ministries of health (mohs) and cancer agencies (cas). The 4-question survey (with both multiple-choice and free-text responses) was administered between 4 March 2015 and 1 April 2015, inclusive. Anonymity was ensured. Descriptive statistics were used to evaluate responses. Results: Data were available from 9 provinces (all Canadian provinces except Quebec), with a response rate of 100%. The 12 responses received each came from a senior policymaker with more than 5 years' experience in cancer drug funding decision-making (5 from mohs, 7 from cas). Responses for 3 provinces came from both a moh representative and a ca representative. The most common reason for funding a drug not recommended by pcodr was political pressure (64%). The most common reason not to fund a drug recommended by pcodr was budget constraints (91%). The most common reason for a province to fund a drug before completion of the pcodr review was also political pressure (57%). Conclusions: Political pressure and budgetary constraints continue to affect equity of access to cancer drugs for patients throughout 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 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 | 0,025 | 0,079 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».