OP171 Does Parallel Regulatory-Health Technology Assessment Reviews Affect Time To Health Technology Assessment Decisions?
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Timely recommendation by Health Technology Assessment (HTA) agencies for drug reimbursement is critical to ensure patient access to medicines of therapeutic value. In this study, HTA performance was examined in terms of their outcome and timing by looking at how 103 drugs, which gained regulatory approval from 2013 to 2015, were assessed by HTA agencies from 2014 to 2016. Methods: Products must have received regulatory approval from one of the following regulatory agencies: EMA (Europe), Health Canada (Canada) and TGA (Australia). The first HTA recommendations were then collected from PBAC (Australia), CADTH (Canada), HAS (France), IQWiG (Germany), SMC (Scotland) and TLV (Sweden). The HTA decisions were classified as positive, positive with restrictions, negative and multiple. Results: Eighty-four drugs were approved in Europe before Australia and Canada. Of the studied HTA agencies, PBAC had the highest percentage of products recommended within a year from regulatory approval (93 percent). In addition, Australia had the shortest median time between first regulatory submission by any of the three agencies and HTA recommendation (553 days) as compared to Europe (616 days) and Canada (722 days). This can be attributed to the TGA/PBAC parallel process. However, Australia has the highest proportion of products receiving a negative PBAC recommendation (62 percent). Conclusions: The majority of drugs were first submitted for reimbursement in Europe, but the time from regulatory submission to HTA decision was the fastest in Australia. This can be attributed to the TGA/PBAC parallel review process, which showed its benefit in reducing the overall time. A parallel review process is also available in Canada; however, it is not utilized as frequently by companies as in Australia.
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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 | 0,109 | 0,414 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».