Challenges and Solutions for Integrating and Financing Personalized Medicine in Healthcare Systems: A Systematic Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
The scope and ambitions of biomedical institutions worldwide currently working toward the integration of personalized medicine (PM) require recognizing the potential profound impact on regulatory standards and on the economic functioning and financing of healthcare. Against this background, researchers and policymakers must manage the arising challenges for the healthcare systems. In this paper we study the literature related to the consequences of PM on health insurance and care systems. Using the PRISMA research protocol, we search the existing body of literature and analyze publications dealing with insurance (419 papers) in the field of PM. After a detailed reading of the 52 studies included in our analysis, we synthesize challenges in three fields that must be addressed to avoid hindering the implantation of PM. The key issues that we highlight concern (1) a lack of clear and consistent data on the economic relevance of PM, (2) a value-oriented and cost-efficient definition of reimbursement thresholds, (3) the implementation of PM in the prevailing healthcare system. In the meantime, we provide several solutions to these concerns; we present (a) risk-sharing contracts that can deal with the emerging coverage challenges, (b) criteria that could constitute future reimbursement thresholds and (c) examples of successful implementations of PM into healthcare systems. Our findings are relevant for policymakers and health insurance companies for redefining the guidelines for the healthcare schemes of the future.
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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 | 0,027 | 0,126 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; 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 ».