Impact of rarity on Canadian oncology health technology assessment and funding
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The pan-Canadian Oncology Drug Review (pCODR) evaluates new cancer drugs for public funding recommendations. While pCODR's deliberative framework evaluates overall clinical benefit and includes considerations for exceptional circumstances, rarity of indication is not explicitly addressed. Given the high unmet need that typically accompanies these indications, we explored the impact of rarity on oncology HTA recommendations and funding decisions. METHODS: We examined pCODR submissions with final recommendations from 2012 to 2017. Incidence rates were calculated using pCODR recommendation reports and statistics from the Canadian Cancer Society. Indications were classified as rare if the incidence rate was lower than 1/100,000 diagnoses, a definition referenced by the Canadian Agency for Drugs and Technologies in Health. Each pCODR final report was examined for the funding recommendation/justification, level of supporting evidence (presence of a randomized control trial [RCT]), and time to funding (if applicable). RESULTS: Of the ninety-six pCODR reviews examined, 16.6 percent were classified as rare indications per above criteria. While the frequency of positive funding recommendations were similar between rare and nonrare indication (78.6 vs. 75 percent), rare indications were less likely to be presented with evidence from RCT (50 vs. 90 percent). The average time to funding did not differ significantly across provinces. CONCLUSION: Rare indications appear to be associated with weaker clinical evidence. There appears to be no association between rarity, positive funding recommendations, and time to funding. Further work will evaluate factors associated with positive recommendations and the real-world utilization of funded treatments for rare indications.
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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 | 0,445 | 0,831 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,040 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,023 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| 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; 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 ».