Pan-Canadian Oncology Drug Review (pCODR): A unique model to support harmonization of cancer drug funding decisions in Canada.
Notice bibliographique
Résumé
41 Background: Unlike most other countries, Canada has a dedicated HTA process to review cancer drugs. pCODR, a program of CADTH, conducts thorough and objective evaluations of clinical and economic evidence; as well as considering clinician and patient perspectives, and using this information to make recommendations to the participating jurisdictions to guide their drug funding decisions. Previously, Canadian provinces had separate regional drug review processes to inform their local funding decisions. The pCODR process reduces duplication of effort by individual funders and ensures that reviews are done in a timely and consistent manner. Methods: In a retrospective review, we identified all anticancer drugs reviewed by pCODR from July 2011 to March 2018. Results: As of March 31, 2018, pCODR has issued 103 notifications to implement a final recommendation. Of note, 96% of the submissions include patient group input and 88% of the submissions include clinician input. The median time to complete a review is 146 business days. The pCODR Expert Review Committee has issued 21 negative recommendations, while the remainder were either positive recommendations (n = 10), or conditional recommendations (n = 72). The “condition” that must be addressed most frequently in the conditional recommendations is the cost-effectiveness of the drug. Over 75% of the 82 positive and conditional recommendations have received uptake from one or more participating jurisdictions. The concordance rates are as follows: Conclusions: With the implementation of the pCODR process, there is greater harmonization in cancer drug funding decisions and supports equitable access across Canada.[Table: see text]
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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 | 0,178 | 0,223 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,004 |
| Communication savante | 0,017 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».