Association of Supporting Trial Evidence and Reimbursement for Off-Label Use of Cancer Drugs
Notice bibliographique
Résumé
Importance: In many health systems, access to off-label drug use is controlled through reimbursement restrictions by health insurers, especially for expensive cancer drugs. Objective: To determine whether evidence from randomized clinical trials is associated with reimbursement decisions for requested off-label use of anticancer drugs in the Swiss health system. Design, Setting, and Participants: This cross-sectional study used reimbursement requests from routinely collected health records of 5809 patients with drug treatment for cancer between January 2015 and July 2018 in 3 major cancer centers, covering cancer care of approximately 5% of the Swiss population, to identify off-label drug use. For each off-label use indication with 3 or more requests, randomized clinical trial evidence on treatment benefits was systematically identified for overall survival (OS) or progression-free survival (PFS). Data were analyzed from August 2018 to December 2020. Exposures: Available randomized clinical trial evidence on benefits for OS or PFS for requested off-label use indications. Main Outcomes and Measures: The main outcome was the association between evidence for treatment benefit (expressed as improved OS or PFS) and reimbursement in multivariable regression models. Results: Among 3046 patients with cancer, 695 off-label use reimbursement requests in 303 different indications were made for 598 patients (median [interquartile range] age, 64 [53-73] years; 420 [60%] men). Off-label use was intended as first-line treatment in 311 requests (45%). Reimbursement was accepted in 446 requests (64%). For 71 indications, including 431 requests for 376 patients, there were 3 or more requests. Of these, 246 requests (57%) had no supporting evidence for OS or PFS benefit. Reimbursement was granted in 162 of 246 requests without supporting evidence (66%). Of 117 requests supported by OS benefit, 79 (67%) were reimbursed, and of 68 requests supported by PFS benefit alone, 54 (79%) were reimbursed. Evidence of OS benefit from randomized clinical trials was not associated with a higher chance of reimbursement (odds ratio, 0.76, 95% CI, 0.45-1.27). Conclusions and Relevance: These findings suggest that in a health care system enabling access to off-label use, it was frequently intended as a first-line treatment in cancer care. Availability of randomized clinical trial evidence showing survival benefit was not associated with reimbursement decisions for off-label anticancer drug treatment in Switzerland. A transparent process with criteria considering clinical evidence is needed for evidence-based reimbursement decisions to ensure fair access to cancer treatments.
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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 | 0,187 | 0,604 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».