A weighted criterion-based approach to value assessment of oncology drugs.
Notice bibliographique
Résumé
6627 Background: The rising cost of anti-cancer therapy has motivated recent efforts to quantify the overall value of new cancer treatments. Multi-criteria decision analysis offers a novel approach to establish an explicit framework to evaluate new cancer treatments. Methods: We recruited a diverse multi-stakeholder group who identified and weighted key criteria to establish the Drug Assessment Framework (DAF). Strength of evidence (SOE) modifiers deducted points for lower quality evidence. Through one-on-one meetings with stakeholders, face and content validity of the DAF were established in an iterative process. Construct validity assessed the degree to which DAF scores were associated with the pan-Canadian oncology drug review (pCODR) funding decisions and European Society for Medical Oncology Magnitude of Clinical Benefit score (ESMO-MCBS, version 1.1). Sensitivity analyses were performed on the final results. Results: The final validated DAF includes ten criteria: overall survival, progression-free survival, response rate, quality-of-life, toxicity, unmet need, equity, feasibility, disease severity and caregiver well-being. The first five clinical benefit criteria represent 64% of the total weight. DAF scores range from 0 to 300, reflecting both the expected impact of the drug and the quality of the supporting evidence. When the DAF was retrospectively applied to the last 60 drugs (in blinded fashion) reviewed by pCODR (2015-2018), the mean total DAF score was 94 (range, 18-179). Drugs with positive pCODR funding recommendation had higher DAF scores than drugs not recommended for reimbursement (103 vs. 63, t-test p = 0.0007). Funded drugs had fewer SOE points deducted than those that were not funded (median 0 vs. 24 points deducted, Wilcoxon p = 0.03). The correlation coefficient for DAF and ESMO-MCBS was 0.37 (95% CI, 0.10 to 0.59). Sensitivity analyses that varied the subjective criteria either positively or negatively did not change the results. Conclusions: Using a structured and explicit approach, a criterion-based valuation framework was designed and validated. The DAF can provide a transparent and consistent method to value and prioritize cancer drugs, in order to facilitate the delivery of affordable cancer care.
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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 | 0,176 | 0,371 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,031 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».