Considerations for Developing a Reassessment Process: Report from the Canadian Real-World Evidence for Value of Cancer Drugs (CanREValue) Collaboration’s Reassessment and Uptake Working Group
Notice bibliographique
Résumé
The Canadian Real-world Evidence for Value in Cancer Drugs (CanREValue) Collaboration was established to develop a framework for generating and using real-world evidence (RWE) to inform the reassessment of cancer drugs following initial health technology assessment (HTA). The Reassessment and Uptake Working Group (RWG) is one of the five established CanREValue Working Groups. The RWG aims to develop considerations for incorporating RWE for HTA reassessment and strategies for using RWE to reassess drug funding decisions. Between February 2018 and December 2019, the RWG attended four teleconferences (with follow-up surveys) and two in-person meetings to discuss recommendations for the development of a reassessment process and potential barriers and facilitators. Modified Delphi methods were used to gather input. A draft report of recommendations (to December 2018) was shared for public consultation (December 2019 to January 2020). Initial considerations for developing a reassessment process were proposed. Specifically, reassessment can be initiated by diverse stakeholders, including decision makers from public drug plans or industry stakeholders. The reassessment process should be modelled after existing deliberation and recommendation frameworks used by HTA agencies. Proposed reassessment outcome categories include maintaining status quo, revisiting funding criteria, renegotiating price, or disinvesting. Overall, these initial considerations will serve as the basis for future advancements by the Collaboration.
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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 | 0,641 | 0,715 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,008 |
| Communication savante | 0,024 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,014 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,022 | 0,029 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».