VP02 Real-World Evidence (RWE) And CADTH Pan-Canadian Oncology Drug Review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The pan-Canadian Oncology Drug Review (pCODR) program was established by Canada's provincial and territorial Ministries of Health (except Quebec) to assess cancer drug therapies and make recommendations to guide drug reimbursement decisions. The pCODR Expert Review Committee (pERC) makes reimbursement recommendations, providing a rationale for the recommendation and next steps for stakeholders. The objective of this analysis was to identify reviews and reasons pERC has requested real-world evidence (RWE) data collection. Methods: A retrospective analysis of pERC Final Recommendations (January 2012 – May 2017) was conducted. pERC Final Recommendations include drug information, reimbursement recommendation, rationale for recommendation following pERC's Deliberative Framework (clinical benefit, patient-based values, economic evaluation, and adoption feasibility), next steps for jurisdictions to consider to support their funding decisions, summary of deliberations, and evidence in brief. Reviews were included if there was a next step advising the collection of RWE to reduce uncertainty in the drug under review. Results: Out of eighty-four reviews, forty-one (forty-eight percent) included a next step to collect RWE to address a gap in the available evidence. Reasons for RWE data collection, in descending order of frequency, were to inform: sequencing of available therapies; magnitude of clinical benefit and cost-effectiveness or the true cost-effectiveness; duration of treatment and cost-effectiveness; defining the population or disease progression; quality of life; and dosage. Conclusions: In almost half of pERC's recommendation there is an indication that there is a gap in the existing evidence that could potentially be addressed through the collection of RWE. This reflects the rising number of new cancer drugs, limited evidence supporting submissions (for example non-comparative studies), and newer drugs such as immunotherapies which may not have a fixed treatment duration. Further research includes development of mechanisms for RWE data collection to help inform pERC recommendations and assist stakeholders with adoption feasibility of reviewed drugs.
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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 | 0,117 | 0,432 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,029 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,019 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,004 |
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 ».