Approach to uncertainty in health technology assessment in a Central and Eastern European country: appraisal of cancer drugs by a Polish HTA agency in presence of high crossover rates in clinical trials
Notice bibliographique
Résumé
Background: Health technology assessment (HTA) plays an important role in reimbursement decision making in Poland and its principles are similar to those used in other countries. However, specific inter-country differences, such as substantial divergence in budgetary resources, may lead to variation in actual HTA practices, e.g. in the approach to uncertainty. Cancer drug reimbursement is a decision-taking area associated with substantial uncertainty. One of its important sources is the presence of crossover (treatment switching) in clinical trials. Objectives: To review the appraisal processes completed for cancer drugs by the Polish HTA agency (AOTMiT) and to compare AOTMiT to the British, Australian and Canadian HTA bodies with respect to strategies of addressing crossover-related uncertainty. Methods: Cancer drug assessment processes in AOTMiT, where a substantial crossover took place were reviewed and subsequently matched with the assessments conducted by NICE, PBAC and pCODR. Ways to approach the crossover-related uncertainty, the influence of uncertainty on the recommendation and uncertainty management strategies were examined. Results: 29 HTA processes related to 6 drugs were included. The crossover rate ranged from 51% to 85% and ITT analyses did not show statistically significant survival benefit. AOTMiT more often yielded negative recommendation, showed less consistent approach to crossover-related uncertainty and a narrower scope of adopted uncertainty management strategies. Conclusions: Crossover constitutes a vital source of uncertainty in the assessments of new cancer therapies. The lack of consistent standards decreases the transparency of assessment processes and can contribute to undertaking suboptimal reimbursement decisions.
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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 | 0,356 | 0,432 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,014 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».