A comparative analysis of international health technology assessments for novel gene silencing therapies: patisiran and inotersen
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Using the case study of patisiran and inotersen, we conducted a narrative comparative analysis of the health technology assessment (HTA) agency appraisals of these two first-in-class transthyretin gene silencers, which represent exceptional advances in the treatment of hereditary transthyretin-mediated (hATTR) amyloidosis, a rare and multisystemic disease. Despite the impact of each product on the treatment landscape, the majority of HTAs are only considered standard of care as a comparator, resulting in a void of information and limited comprehension of the clinical and pharmacoeconomic differences between the two treatments. Methods: A search was conducted internationally for HTA reports, and only instances where assessment decisions for both treatments were publicly available were included in the present analysis. The HTA reports were analyzed broadly for the assessment of clinical and pharmacoeconomic evidence. Only economic models considering both patisiran and inotersen were included in this analysis. Results: A total of nine agencies with public assessment reports for both treatments were identified. HTA agency assessments for both treatments were essentially positive; however, differences were noted in the final recommendations, place in treatment or reimbursed indications, and in the narrative of the evaluations. Only the Canadian Agency for Drugs and Technologies in Health (CADTH) assessment for patisiran evaluated an economic model comparing the two treatments. Conclusions: The differences summarized in this comparative analysis may provide a more comprehensive overview of the two 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 | 0,132 | 0,389 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».