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Enregistrement W4214839780 · doi:10.1186/s13023-022-02260-6

An international comparative analysis of public reimbursement of orphan drugs in Canadian provinces compared to European countries

2022· article· en· W4214839780 sur OpenAlexafffundabout
Leanne M. Ward, Alexandra Chambers, Emine Mechichi, Durhane Wong‐Rieger, Craig Campbell

Notice bibliographique

RevueOrphanet Journal of Rare Diseases · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreNovartis (Canada)University of Ottawa
Organismes subventionnairesNovartis Pharmaceuticals CanadaUniversity of Ottawa
Mots-clésOrphan drugReimbursementMedicineFamily medicineEuropean unionPublic healthGovernment (linguistics)Agency (philosophy)Health careBusinessEconomic growthInternational trade

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Canadian government has committed to developing a national strategy for 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 Canada relative to Europe and the U.S. METHODS: Given its similarity to the Canadian health care system, we used Europe as the reference point to analyze all of the therapies with an orphan drug designation approved by the European Medicine Agency (EMA) from 1 January 2015 to 31 March 2020. We then contrasted access to these drugs in Canada (Health Canada) and the U.S. (Food and Drug Administration, FDA). We 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 timelines for patients to access these therapies in Canada. RESULTS: Sixty-three approved therapies with an orphan drug designation from the EMA were identified. Fifty-three (84%) of these drugs had also been submitted to the FDA for approval, and 41 (65%) were submitted to Health Canada for approval. In Europe, Germany, Denmark, and the U.K. had the highest percentage of publicly reimbursed orphan drugs (84%, 70%, 68%, respectively). In comparison, Ontario (32%), Quebec (25%), and Alberta (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 relative to the EU Canadians had less frequent and timely access to therapies for rare diseases. This highlights the need for a rare disease strategy in Canada that allows for clear identification and transparent tracking of the pathway for rare disease drugs, and ultimately optimizes the number of patients with access to these therapies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,166
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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