Addressing the affordability of cancer drugs: using deliberative public engagement to inform health policy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health system expenditure on cancer drugs is rising rapidly in many OECD countries given the costly new treatments and increased rates of use due to a growing and ageing population. These factors put considerable strain on the sustainability of health systems worldwide, sparking public debate among clinicians, pharmaceutical companies, policy-makers and citizens on issues of affordability and equity. We engaged Canadians through a series of deliberative public engagement events to determine their priorities for making cancer drug funding decisions fair and sustainable in Canada's publicly financed health system. METHODS: An approach to deliberation was developed based on the McMaster Health Forum's citizen panels and the established Burgess and O'Doherty model of deliberative public engagement. Six deliberations were held across Canada in 2016. Transcripts were coded in NVivo and analysed to determine where participants' views converged and diverged. Recommendations were grouped thematically. RESULTS: A total of 115 Canadians participated in the deliberative events and developed 86 recommendations. Recommendations included the review and regular re-review of approved drugs using 'real-world' evidence on effectiveness and cost-effectiveness; prioritisation of treatments that restore patients' independence, mental health and general well-being; ensuring that decision processes, results and their rationales are transparent; and commitment to people with similar needs receiving the same care regardless of where in Canada they live. CONCLUSIONS: The next steps for policy-makers should be to develop mechanisms for (1) re-reviewing effectiveness and cost-effectiveness data for all cancer drugs; (2) making disinvestments in cancer drugs that satisfy requirements relating to grandfathering and compassionate access; (3) ensuring fair and equitable access to cancer drugs for all Canadians; and (4) fostering a pan-Canadian approach to cancer drug funding decisions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,104 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».