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Enregistrement W3159066024 · doi:10.1093/rheumatology/keab247.090

P092 NICE biologics pathways for inflammatory arthritis exhibit regional variability due to modification by CCG’s: results from a national survey of pathways in England

2021· article· en· W3159066024 sur OpenAlexaff
Jatin Mistry, Diane Hill, Ailsa Bosworth, Arvind Kaul

Notice bibliographique

RevueLara D. Veeken · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBiomedical Ethics and Regulation
Établissements canadiensArthritis Society
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNiceRheumatoid arthritisPsoriatic arthritisAnkylosing spondylitisLotteryInfliximabFamily medicineParliamentInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background/Aims NICE publishes guidance underpinned by act of Parliament and legally enforceable, on the use of biological therapies in the treatment of rheumatoid arthritis (RA), psoriatic arthritis (PsA) and ankylosing spondylitis (AS) which should allow harmonisation of access independent of region. However, sufficient guidance is not provided on the use of sequential biologics nor is a numerical cap placed on the number of biologics a patient can attempt if they have had an inadequate response. We have previously reported that in a limited sample, Clinical Commissioning Groups (CCGs) interpret NICE guidance variably and restrict access to NICE approved treatments depending on geography, the so-called “postcode lottery”. We determined the variability of biologics pathways in all CCG’s in England to examine whether a potentially unfair postcode lottery exists for sequential biologics use. Methods All 135 England CCGs covering over 55 million people, were sent Freedom of Information requests, for their biologic pathways for RA, PsA and AS. Where CCGs did not have this information, the relevant acute trusts were contacted, with responses recorded under that CCG. For every CCG the local biologics pathways were examined for detail on the number and type of biologics commissioned before an Individual Funding Request was needed. “No Cap” was recorded if CCG’s responded with no restriction on the number of biologics. Results Responses were obtained from 124/135 CCG’s for RA, 122/135 for PsA and AS, all covering an estimated population in excess of 45 million people. For RA, 55% CCG’s had no cap on the number of commissioned RA biologics. 45% had a variable cap from 3 to 6 commissioned biologics. For PsA, the figures were 54% with no cap and 46% with variable capping between 2-5 biologics allowed, for AS the figures were 51% and 49% respectively. In total this represented 41 different local pathways for RA, 29 different pathways for PsA and in AS where fewer biologics choices exist, 25 different pathways depending on CCG and location. Conclusion There is wide regional variation in the interpretation of NICE guidance by CCG’s resulting in many different local pathways depending on geography. Approximately 50% of pathways restricted biologics prescribing by mandating the type and sequence of biologics used, potentially compromising patient care and delaying treatment by requiring an IFR for a NICE approved biologic. Moreover, pathways varied as to which biologics could be used at any point of management by region as well. As exemplars of good practice, approximately 50% of CCG’s had no cap, allowing clinical freedom to prescribe the most appropriate biologic. The results of this national study demonstrate the variability of biologics pathways in many areas of England ensuring a postcode lottery still exists in many regions. Disclosure J. Mistry: None. D. Hill: None. A. Bosworth: None. A. Kaul: None.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,852
Score d'incertitude au seuil0,470

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,219 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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