MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2907969613 · doi:10.1017/s0266462318000831

OP19 Are Compassionate Use Programmes Good Predictors of Clinical Benefit?

2018· article· en· W2907969613 sur OpenAlexaboutno aff
Mackenzie Mills

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Technology Assessment in Health Care · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBiomedical Ethics and Regulation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransparency (behavior)Agency (philosophy)AuthorizationMedicineHealth technologyCommissionCompassionate UseBusinessClinical trialPolitical scienceFinanceHealth careLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: In cases of high unmet clinical need, patients can access drugs prior to marketing authorization (MA) and Health Technology Assessment (HTA) through compassionate use programmes (CUP) or special access pathways (SAP). In theory, accelerated access is beneficial for patients with few therapeutic alternatives. In practice, it remains unclear if early access products actually deliver meaningful clinical benefit. Methods: Seventy-five drug-indication pairs were identified that have proceeded through a CUP or SAP in one or more countries including Canada, Australia, France, Sweden, England, and Scotland. Data was collected from regulatory and HTA websites on length of CUP or SAP, time prior to MA, time prior to HTA decision, time between MA and HTA decision, French Transparency Commission added clinical benefit (ASMR), and HTA decision. Cohen kappa scores were calculated in order to assess inter-agency agreement. Results: Across the 75 drug-indication pairs, average time between CUP and marketing authorization was 243 days, and average time between MA and HTA decision was 252 days. No products were deemed to be of major added clinical benefit (ASMR I), only 2.7 percent of products had important added clinical benefit (ASMR II), 26.7 percent of products had moderate added clinical benefit (ASMR III), 40.0 percent of products had minor added clinical benefit (ASMR IV), and 22.7 percent of products had no added clinical benefit (ASMR V). There is little inter-agency agreement in HTA recommendations for products that have proceeded through a CUP. The highest amount of agreement was seen between Canada and Scotland (k = 0.24). Conclusions: Preliminary results suggest that CUP and SAP products accelerate access, but often only provide only moderate or minor improvements in clinical benefit. Further, there is very little agreement across HTA agencies on the value of these products.

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

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,059
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,059
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,002

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,429 · 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

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Technology Assessment in Health CareMême sujetBiomedical Ethics and RegulationTravaux en français237 207