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Enregistrement W2947019202 · doi:10.1186/s13023-019-1078-5

Comparing access to orphan medicinal products in Europe

2019· article· en· W2947019202 sur OpenAlexfundno aff
Bernarda Zamora, F. Maignen, P. O’Neill, Jorge Mestre‐Ferrandiz, Martina Garau

Notice bibliographique

RevueOrphanet Journal of Rare Diseases · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHealth Technology Assessment internationalShire
Mots-clésReimbursementOrphan drugAuthorizationMarketing authorizationEuropean unionBusinessAccess to medicinesMedicinePublic healthEconomic growthHealth careInternational tradeEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The primary objective of this study was to compare the availability and access of orphan medicinal products (OMPs) in the devolved nations in the United Kingdom (UK), France, Germany, Italy and Spain. Availability is defined as the possibility to prescribe OMPs. Access refers to their full or partial reimbursement by the public health service. METHODS: Data were collated on: marketing authorisations, Health Technology Assessment (HTA) decisions, commissioning, and reimbursement decisions, and respective dates of these events for all the OMPs centrally authorised. Indicators of availability of and access to OMPs were calculated in each country and compared. RESULTS: We found that since the implementation of the OMPs Regulation in 2000 to end of May 2016, 143 OMPs obtained a marketing authorisation in the European Union. These OMPs are most widely accessible in Germany and France. In the other countries between 30 and 60% of OMPs are reimbursed. In particular in England, less than 50% of centrally authorised OMPs are routinely funded by the NHS, with one-third of these recommended by NICE. In Germany reimbursement is automatically granted to all medicines which receive a marketing authorisation, immediately after authorisation - but since 2011, there is an evaluation and potentially a pricing negotiation between companies and sickness funds (third party payers). In the other countries, the shortest time from authorisation to a reimbursement decision is observed in Italy and France where it takes 18.6 and 19.5 months respectively on average. CONCLUSIONS: Marketing authorisation granted to OMPs is only the first step, as medicines reach patients when reimbursement decisions are implemented by national health systems (this applies to non-OMPs too). We found that more than a half of centrally authorised OMPs were available in the five selected countries, but that access to patients was further restricted by different national reimbursement policies, especially in the UK, Italy and Spain.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,264
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,144 · 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'étudeObservationnel
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

Citations87
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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