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Enregistrement W3117138907 · doi:10.1017/s0266462320001221

OP544 Appraising Variation In Health Technology Assessment Of Novel Immuno-Oncology Medicines In Australia, Canada, France, And The United Kingdom

2020· article· en· W3117138907 sur OpenAlexaboutno aff
Eilish McCann, Daisuke Goto, Jessica Griffiths, Alicia Hollywood, Carmel Spiteri

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Technology Assessment in Health Care · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPembrolizumabMedicineNivolumabHealth technologyOncologyFamily medicineCancerHealth careInternal medicinePolitical scienceImmunotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Demonstrating the value of medicines through health technology assessment (HTA) systems is becoming increasingly complex. Innovative therapies – such as immuno-oncology (IO) agents – are testing limits of methodological approaches in markets with established HTA systems. The objective of this study is to understand how requirements, approaches, and decision-making differ between select HTA agencies with a focus on specific PD-1/PD-L1 (programmed death receptor-1/programmed death-ligand 1) agents and cancer indications, and to describe how this variation impacts patient access. To achieve this objective, we conducted a detailed HTA dossier review for several recently launched IO products across Australia (AU), Canada (CA), France (FR), and the United Kingdom (UK). Methods Content experts reviewed HTA dossiers for pembrolizumab, nivolumab, and atezolizumab for non-small cell lung cancer (NSCLC) first-line monotherapy, NSCLC combination therapy, and adjuvant melanoma. A systematic analytic framework was developed to understand best-practice methodology across systems. Information on submitted data, patient/expert input, and access decisions were extracted; key themes were identified and refined through workshop discussion, and probed further through blinded primary research with eight individuals with current or recent experience of HTA systems. Results We identified six major elements of variation impacting decision-making: evidentiary expectations for biomarkers, use/impact of patient-centered data; use/impact of real-world data, acceptance of surrogate endpoints, approaches for clinical data extrapolation, and accepted time horizons. Considerable variation in time to access was observed; for pembrolizumab (NSCLC first-line monotherapy), time from product registration to HTA decision ranged from 42 (CA) to 487 (AU) days; time from registration to listing ranged from 189 (CA) to 605 (AU) days. Conclusions Evaluated HTA systems demonstrate a large degree of variability in approaches to decision-making for novel IO medicines; resultant access decisions and time to access are also highly variable. Inconsistency between systems and duplication of effort when assessing similar clinical/economic data could be contributing to limited or delayed patient access; the relationship merits further exploration. Assessed HTA systems are currently undergoing process revisions but expert input suggests that this is not expected to reduce variation, and could further increase complexity. The influence of parallel scientific advice programs between HTA agencies and regulatory bodies in reducing variation must also be determined.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,311
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,420
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,519
Score d'incertitude au seuil0,957

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3110,420
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0100,010
Études des sciences et des technologies0,0040,006
Communication savante0,0080,003
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,213
Tête enseignante GPT0,496
Écart entre enseignants0,283 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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