Reimbursing the value of gene therapy care in an era of uncertainty
Notice bibliographique
Résumé
Early-stage gene therapy (GT) clinical trials are demonstrating exciting results for persons with haemophilia (PWH), with the first products possibly licenced over the next few years for haemophilia A and B. These new treatments offer the possibility of a one-off approach to the treatment of haemophilia, with demonstrated increases in factor level expression and substantial reductions in both bleeds and factor utilization. However, clinical trial participants have demonstrated variable expression in factor levels, including decreases, over time, suggesting in some cases the effect may not last. The consequence of this uncertainty has led to challenging discussions on value and reimbursement. In most national healthcare systems, the relatively high cost of paying for GT on a one-off basis may be prohibitive, resulting in a lack of access and less post-marketing data generated, ultimately keeping these performance uncertainties high for payers. Economic models have demonstrated the cost-effectiveness of GT in haemophilia based on current clinical trial inputs, but it is in the certainty of these inputs and concomitant budget impacts where the lack of available data will be a concern for payers. To overcome the 'chicken and egg' discussion in relation to reimbursement and data, GT will necessitate new pricing and reimbursement models that share the risk between the manufacturer and the payer. New models have been described for other conditions. The aim of this paper is to propose illustrative concepts of haemophilia reimbursement models that may be further considered in the assessment of a less predictable therapeutic such as GT.
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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 | 0,016 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,013 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».