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Enregistrement W2903168985 · doi:10.2147/ceor.s178825

A methodological review of national and transnational pharmaceutical budget impact analysis guidelines for new drug submissions

2018· review· en· W2903168985 sur OpenAlexaffabout
Naghmeh Foroutan, Jean‐Éric Tarride, Feng Xie, Mitchell Levine

Notice bibliographique

RevueClinicoEconomics and Outcomes Research · 2018
Typereview
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensMcMaster UniversitySt. Joseph’s Healthcare HamiltonImpactPrograms for Assessment of Technology in Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconLitFormularyCINAHLMedicineGrey literatureMEDLINEHealth carePopulationFamily medicinePolitical scienceEnvironmental healthNursingPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Budget impact analysis (BIA) in health care, sometimes referred to as resource impact, is the financial change in the use of health resources associated with adding a new drug to a formulary or the adoption of a new health technology. Several national and transnational organizations worldwide have updated their BIA guidelines in the past 4 years. The aim of the present review was to provide a comprehensive list of the key recommendations of BIA guidelines from different countries that may be of interest for those who wish to build or to update BIA guidelines. METHODS: National and transnational BIA guidelines were searched in databases including MEDLINE, EMBASE, Cochrane, EconLit, CINAHL, Business Source Premier, HealthSTAR, and the gray literature including regulatory agency websites. Data were reviewed and abstracted based on key elements in a standard BIA model (analytical model structure, input and data sources, and reporting format). RESULTS: Eight national (Australia, UK, Belgium, Ireland, France, Poland, Brazil, and Canada) and one transnational (International Society for Pharmacoeconomics and Outcomes Research) BIA guidelines were included in this review, and a comprehensive list of BIA recommendations was identified. The review showed that certain recommendations such as patient population assessment, drug-related direct costs, discounting, and disaggregated results were common across the various jurisdictions. BIA guidelines differed from each other in terms of the number and scope of recommendations, the terminology used (eg, the definition of comparators or cost offsets) and the direction of the recommendations (ie, to include or not to include with respect to such items as off-label indications, indirect costs, clinical outcomes, and resource utilization). CONCLUSION: While there was a common purpose for all of the BIA guidelines that were identified, substantial differences did occur in the specific recommendations. The pharmaceutical financing system structure might explain why guidelines from the UK, Australia, and Canada have more country-specific recommendations. The desire to be consistent with adopted economic evaluation assumptions might be another reason for some observed differences between countries. Further research is required to assess the source of the heterogeneity between BIA recommendations are identified in different guidelines.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaMétarecherche
Domaine: Méthodes · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetlow
gptMétarecherche
Domaine: Méthodes · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Revue systématiquehigh
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,415
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,693
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,585
Score d'incertitude au seuil0,721

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4150,693
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,019
Bibliométrie0,0610,068
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0150,011
Science ouverte0,0080,010
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,950
Tête enseignante GPT0,767
Écart entre enseignants0,183 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Métarecherche

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeSans objet · Revue systématique
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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