Closing the Gaps to Timely Patient Access: Perspectives on Conditional Funding Models
Notice bibliographique
Résumé
The Canadian system for approval of new cancer drugs is complex with multiple steps. Health Canada grants a license for a drug to be marketed and prescribed. The Canadian Agency for Drugs and Technologies in Health (CADTH) and Institut national d'excellence en santé et services sociaux (INESSS) make recommendations by way of health technology assessments (HTA). If positive, the latter then lead to confidential price negotiations at the pan-Canadian pharmaceutical alliance (pCPA), after which individual provinces and territories make a listing decision. Delays can occur at each stage, but post-HTA delays can be lengthy and unpredictable, denying or impeding access to an effective drug with the potential for devastating clinical outcomes. Conditional funding models have been adopted in a number of European countries with the goal of providing timely access to new medications in areas of unmet need, in advance of further steps in the reimbursement process. This manuscript discusses different stakeholder perspectives on conditional funding agreements-including a recent successful example of such a process in the UK-based on a panel discussion at the 2021 Canadian Association of Population Therapeutics (CAPT) Conference.
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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 | 0,045 | 0,127 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,015 |
| Communication savante | 0,012 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,001 |
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 ».