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Enregistrement W2915189612 · doi:10.3747/co.26.4397

Conditional Approval of Cancer Drugs in Canada: Accountability and Impact on Public Funding

2019· article· en· W2915189612 sur OpenAlexaffvenueabout
Sarah K. Andersen, Natasha Penner, Alexandra Chambers, Maureen Trudeau, Kelvin Chan, Matthew C. Cheung

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensCanadian Centre for Applied Research in Cancer ControlHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreCanadian Agency for Drugs and Technologies in HealthUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAccountabilityCancer drugsDrug approvalFamily medicinePharmacologyPolitical scienceLawDrug

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: We examined how conditional market approval of cancer pharmaceuticals by Health Canada (hc) affects public funding recommendations by the pan-Canadian Oncology Review (pcodr). We were also interested to see how often hc conditions are enforced. Methods: Health Canada and pcodr databases for 2010-2017 were analyzed for patterns in hc conditional authorization and post-authorization reviews of cancer drugs and for correlation with pcodr reimbursement recommendations. Results: = 22) had conditional hc authorization. In all cases, conditional authorization was given on the basis of preliminary data in a surrogate endpoint and was contingent on further data showing benefit in more robust outcome measures (for example, overall survival). Of those 22 drugs, 36% did not have updated data, 36% had updated data that met hc conditions, and 27% had data that met some, but not all, conditions. During the period considered, hc never revoked conditional authorization for failure to meet conditions. None of the 22 drugs was given an unconditional positive recommendation for public reimbursement by pcodr. A conditional recommendation was given to 11 of the drugs (50%), and reimbursement was not recommended for 6 drugs (27%) because of insufficient evidence. Conclusions: One fifth of the cancer drugs reviewed for public reimbursement in Canada were conditionally authorized by hc based on preliminary data. Conditional authorization was associated with a recommendation against public funding by pcodr. No drugs had their conditional market authorization revoked for failure to meet conditions, suggesting that a more robust hc reappraisal framework is needed.

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)0,101
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,382
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,853
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1010,382
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0070,013
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0100,003
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,518
Tête enseignante GPT0,524
Écart entre enseignants0,006 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
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

Citations18
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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