Health‐related quality of life in oncology drug reimbursement submissions in Canada: A review of submissions to the pan‐Canadian Oncology Drug Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In Canada, the Canadian Agency for Drugs and Technologies in Health (CADTH) evaluates and makes recommendations for the reimbursement of cancer drugs. One component of its recommendation is based on an economic evaluation, which typically takes the form of a cost-utility analysis. A cost-utility analysis measures the effects of competing therapies with quality-adjusted life-years (QALYs). The data for this calculation typically come from generic, preference-based measures of health-related quality of life (HRQOL). The objective of this review is to determine the frequency at which HRQOL data are collected alongside cancer drug trials and used in the cost-utility analysis submitted to the CADTH pan-Canadian Oncology Drug Review (pCODR). METHODS: Submissions between 2015 and 2018 to pCODR, the group charged with evaluating cancer drug submissions at CADTH, were reviewed. All pCODR submissions, either in progress or completed, were publicly available online. The search was restricted to completed evaluations. RESULTS: Forty-three submissions met the inclusion criteria. The incremental gain in QALYs in most submissions from the new technology was small (median incremental gain, 0.86; interquartile range, 0.6-1.39). More than half of the submissions (56%) did not include original data on HRQOL, with most relying on previous studies of variable relevance and quality. Re-analyses by pCODR based on concerns over HRQOL data used in the submitted model were common (52%). CONCLUSIONS: Drug manufacturers do not consistently collect data on HRQOL alongside clinical trials and instead rely on evidence generated in previous studies to inform cost-utility analyses. These findings should induce manufacturers to collect original HRQOL data that are simultaneously relevant to patients and decision makers.
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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 | 0,059 | 0,227 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,048 | 0,070 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».