How nonrandomized trials (NRT) inform pan-Canadian Oncology Drug Review (pCODR) expert review committee (pERC) recommendations in blood cancer.
Notice bibliographique
Résumé
100 Background: In Canada, the Canadian Agency for Drugs and Technologies in Health’s pERC makes reimbursement recommendations for cancer drugs based on pCODR reviews of best available evidence, which in some circumstances, is from Phase II NRTs. To date, the majority of pERC recommendations based on NRT evidence have been for blood cancers. Objective: To examine aspects of NRT evidence that may influence pERC reimbursement recommendations for blood cancers. Methods: Final pERC Recommendations on blood cancer reviews supported by NRTs were included (July 2011 to June 2018). Factors that influenced Final Recommendations, such as clinical benefit, alignment with patient values and cost-effectiveness, were extracted. Results: As of June 2018, 10 conditional and 6 negative decisions were made in 13 Final Recommendations. Among conditional reimbursement recommendations, substantial need for treatment options and poor prognosis with available therapies were commonly noted. Assessment of the feasibility of randomized controlled trials (RCT) varied. The magnitude of benefit was impressive or a substantial benefit was seen in subgroups with greater need. Some recommendations noted benefit above historical outcomes or consistent evidence with other indications or trials. Most recommendations reported an improvement in quality of life (QoL) and a manageable toxicity profile. Limitations included short trial follow-up. Factors affecting cost-effectiveness and alignment with patient values varied. Among negative recommendations, there was less certainty about burden of illness and need. Uncertainty about magnitude of clinical benefit was attributed to lack of direct or indirect comparison to available options, lack of long term data or comparison to historical evidence, limited QoL data, and variability in toxicity. All cases were not cost-effective and partially aligned with patient values. Conclusions: pERC may accept evidence from NRTs to make reimbursement recommendations for blood cancers when there is a high burden of illness, unmet need, reasonable demonstration of efficacy and manageable toxicities. Feasibility of RCT was not a consistent factor.
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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 | 0,653 | 0,869 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,018 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».