An International Comparative Analysis Highlighting that Canada is Not Keeping Pace With Patient Access to Drugs for Rare Diseases
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: The Canadian government has committed to developing a national strategy for high-cost drugs for rare diseases starting in 2022. Considering this announcement, we conducted a comparative analysis to examine patient access to therapies for rare disease in each of Canada’s 10 provinces relative to Europe and the U.S., to understand how Canada measures up relative to other countries. Methods: We analyzed all of the therapies with an orphan drug designation approved by the European Medicine Agency (EMA) from 1 January 2015 to 31 March 2020 as the reference for the comparative analysis. We then contrasted access to these drugs in Canada (Health Canada) and the U.S. (Food and Drug Administration, FDA). Our analysis focused on: 1) the number of therapies for rare diseases entering the Canadian market; 2) the percentage of these therapies that are publicly available to Canadians; and 3) the timeliness for patient access to these therapies in Canada. Results: Our analysis identified 63 approved therapies with an orphan drug designation from the EMA. The FDA has approved 53/63 (84%) of these drugs, while Health Canada has approved 41/63 (65%). In Europe, Germany, Denmark, and the U.K. had the highest percentage of publicly reimbursed orphan drugs (84%, 70%, 68%, respectively). In comparison, Ontario (20/63, 32%), Quebec (16/63, 25%), and Alberta (16/63, 25%) had the highest percentage of drugs reimbursed among the Canadian provinces. The shortest median duration (in months) from EMA approval to jurisdictional decision on reimbursement was in Austria (3.2), followed by Germany (4.1), and Finland (6.0). In Canada, the shortest median duration (in months) from regulatory approval to reimbursement was in British Columbia (17.3), Quebec (19.6) and Manitoba (19.6), while the longest duration was in P.E.I (38.5), followed by Nova Scotia (25.9), and Newfoundland (25.1).Conclusions: Our comparative analysis found that Canadians had less frequent and timely access to therapies for rare disease than their global counterparts, highlighting the need for a strategy for rare disease in Canada that optimizes the number of patients with access to rare disease therapies, as quickly as possible.
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 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 | 0,008 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».