Variation in market access decisions for cell and gene therapies across the United States, Canada, and Europe
Notice bibliographique
Résumé
Transformative cell and gene therapies have now launched worldwide, and many potentially curative cell and gene therapies are in development, offering the prospect of significant health gains for patients. Access to these therapies depend on decisions made by health technology assessment (HTA) and payer organizations. We sought to describe the emerging cell and gene therapies market access landscape by analyzing 17 US commercial payer medical policies, and HTA reports from five European countries and Canada. We found that some US health plans applied coverage restrictions more often than others (four plans applied restrictions in all decisions, while four plans applied restrictions in <30% of decisions). The European and Canadian HTA bodies recommend access to fewer therapies than US health plans, reflecting a more stringent approach in the context of limited evidence and high scientific uncertainty that is commonly associated with these treatments. Our findings suggest that patient access to approved cell and gene therapies is restricted in all regions studied, though the nature of these restrictions differs between US health plans and the European/Canada HTA recommendations. Payers, HTA groups, pharmaceutical companies, and other stakeholders should collaborate to more clearly define the "uncertainties" and develop market access policies that balance benefits of early access with ongoing data collection to close evidence gaps over time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».