Examining the association between oncology drug clinical benefit and the time to public reimbursement
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We examined if oncology drug indications with high clinical benefit, as measured by the American Society of Clinical Oncology Value Framework (ASCO-VF) and European Society for Medical Oncology Magnitude of Clinical Benefit Scale (ESMO-MCBS), received public reimbursement status faster than those with lower clinical benefit from the time of pan-Canadian Oncology Drug Review (pCODR) recommendation. METHODS: Oncology drug indications submitted to pCODR between July 2011 and October 2018 were examined. Included indications had a regulatory approval date, completed the pCODR review process, received a positive pCODR recommendation, and been funded by at least one province. Trials cited for clinical efficacy were used to determine the clinical benefit (per ASCO-VF and ESMO-MCBS) of drug indications. RESULTS: Eighty-four indications were identified, yielding 65 ASCO-VF and 50 ESMO-MCBS scores. The mean ASCO-VF and ESMO-MCBS scores were 44.9 (SD = 21.1) and 3.3 (SD = 1.0), respectively. The mean time to provincial reimbursement from pCODR recommendation was 13.2 months (SD = 9.3 months). Higher ASCO-VF and ESMO-MCBS scores had low correlation with shorter time to reimbursement, (ρ = -0.21) and (ρ = 0.24), respectively. In the multivariable analyses, ASCO-VF (p = 0.40) and ESMO-MCBS (p = 0.31) scores were not significantly associated with time to reimbursement. Province and year of pCODR recommendation were associated with time to reimbursement in both ASCO and ESMO models. CONCLUSIONS: Oncology drug indications with higher clinical benefit do not appear to be reimbursed faster than those with low clinical benefit. This suggests the need to prioritize oncology drug indications based on clinical benefit to ensure quicker access to oncology drugs with the greatest benefits.
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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 | 0,014 | 0,109 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».