Reimbursement recommendations for cancer drugs supported by phase II evidence in Canada.
Notice bibliographique
Résumé
e14133 Background: Historically, pharmaceutical companies submitted phase III evidence for consideration of public reimbursement; however, phase II data is being more commonly used as primary evidence. Whether submissions with phase II data lead to similar rates of positive reimbursement recommendations as phase III data has not been comprehensively investigated. We compared frequency of reimbursement recommendations between phase II and phase III submissions for oncologic drugs and assessed for factors associated with a positive or conditional recommendation. Methods: We identified all submissions with phase II data from the CADTH pCODR’s expert review committee (pERC) recommendations from July 2011 to July 2019. We identified fourteen binary variables relating to clinical benefit, patient-based values, economic impact, and adoption feasibility. We used Fisher’s exact test to characterize associations between all variables and the final recommendation. We conducted multivariable analysis with logistic regression for three variables: feasibility of phase III study, hematologic indication, and unmet need. Results: We identified 139 submissions with a pERC final recommendation. Twenty-seven (19%) submissions were supported by phase II evidence, with 63% having a positive recommendation in comparison to 82% among submissions with phase III evidence. Clinical benefit (p < 0.001), gap in current treatment standards (p = 0.047), and patient alignment (p = 0.015) were associated with a positive recommendation, whereas the future feasibility of conducting a phase III study was associated with a negative recommendation (p = 0.040). No significant association was found between the recommendation and factors related to cost effectiveness or adoption feasibility. In multivariable analysis, only feasibility of a phase III study was significantly associated with a negative recommendation (p = 0.024, OR = 0.132). Conclusions: Oncologic submissions with phase II data were less likely to be recommended for public reimbursement than phase III studies. Positive or conditional recommendation was more likely if they demonstrated clinical benefit and aligned with patient values. pERC was less likely to recommend a submission with phase II if a phase III trial was either possible or already initiated.
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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 | 0,109 | 0,347 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 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 ».