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Enregistrement W2964045988 · doi:10.1186/s12889-019-7303-2

Public perspectives on disinvestments in drug funding: results from a Canadian deliberative public engagement event on cancer drugs

2019· article· en· W2964045988 sur OpenAlexafffundabout
Sarah Costa, Colene Bentley, Dean A. Regier, Helen McTaggart‐Cowan, Craig Mitton, Michael Burgess, Stuart Peacock

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusCentre for Advancing Health OutcomesUniversity of British ColumbiaBC Cancer AgencySimon Fraser UniversityCanadian Centre for Applied Research in Cancer Control
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMichael Smith Health Research BCCanadian Centre for Applied Research in Cancer Control
Mots-clésMedicinePublic healthBiostatisticsDrugPublic engagementEpidemiologyEvent (particle physics)Environmental healthCancer drugsPublic relationsPharmacologyPolitical sciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Decisions relating to the funding of new drugs are becoming increasingly challenging due to a combination of aging populations, rapidly increasing list prices, and greater numbers of drug-indication pairs being brought to market. This is especially true in cancer, where rapid list price inflation is coupled with steeply rising numbers of incident cancer cases. Within a publicly funded health care system, there is increasing recognition that resource allocation decisions should consider the reassessment of, and potential disinvestment from, currently funded interventions alongside new investments. Public input into the decision-making process can help legitimize the outcomes and ensure priority-setting processes are aligned with public priorities. METHODS: In September 2014, a public deliberation event was held in Vancouver, Canada, to obtain public input on the topic of cancer drug funding. Twenty-four members of the general public were tasked with making collective recommendations for policy-makers about the principles that should guide funding decisions for cancer drugs in the province of British Columbia. Deliberative questions and decision aids were used to elicit individuals' willingness to make trade-offs between expenditures and health outcomes. RESULTS: Participants discussed the implications of disinvestment decisions from cancer drugs in terms of its impact on patient choice, fairness and quality of life. Their discussions indicate that in order for a decision to disinvest from currently-funded cancer drugs to be acceptable, it must align with three main principles: the decision must be accompanied by significant gains, described both in terms of cost savings and opportunities to re-invest elsewhere in the health care system; those who are currently prescribed a cancer drug should be allowed to continue their course of treatment (referred to as a continuance clause, or "grandfathering" approach); and it must consider how access to care for specialized populations is impacted. CONCLUSIONS: The results from this deliberation event provide insight into what is acceptable to British Columbians with respect to disinvestment decisions for cancer drugs. These recommendations can be considered within wider health system decision-making frameworks for funding decisions relating to all drugs, as well as for cancer drugs.

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)0,078
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,132
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,199
Score d'incertitude au seuil0,929

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0780,132
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0540,018
Communication savante0,0150,004
Science ouverte0,0040,020
Intégrité de la recherche0,0080,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,477
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,044 · 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'étudeQualitatif
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

Citations25
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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