Determinants of the Cancer Drug Funding Process in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: Canada has a publicly funded healthcare system with a complex drug funding process. After Health Canada approval to market a drug, the pan-Canadian Oncology Drug Review (pCODR) (now renamed the CADTH reimbursement review) makes a non-binding funding recommendation to the Canadian provinces (except Quebec), which each then decide whether the drug will be publicly funded. We identified the determinants of funding in this process. Methods: We analyzed drugs for advanced lung (n = 15), breast (n = 8), colorectal (CRC) (n = 7), melanoma (n = 10), and neuroendocrine (NET) (n = 3) cancers undergoing the funding decision process from 2011 to 2019. Determinants of funding assessed in the model included list price, cancer type, drug class, and pCODR recommendation. The primary outcome was the correlation between list price and time to funding (TTF: Health Canada approval to first provincial funding). Secondary outcomes included an exploratory analysis of predictors of drug funding. Results: We analyzed 43 drugs: targeted agents 72%, immunotherapy 20%, chemotherapy 7%. A total of 72% were funded in at least one province. Median TTF was 379 days (IQR 203−601). Median list price (28-day course) was CAD 8213 (IQR CAD 5391−9445). Higher list price was not correlated with TTF (correlation coefficient −0.20, p = 0.28). There was no association between list price and pCODR recommendation or the decision to fund in at least one province. A positive pCODR recommendation correlated with the provinces’ funding decisions (p < 0.001), where 89% of drugs with a positive recommendation were funded and 100% of drugs with a negative recommendation were not funded. Tumor type was predictive of TTF (p < 0.001): CRC drugs were the slowest at a median of 2541 days (IQR 702−4379), and NETs were the quickest at a median of 0 days (IQR 0−502). Cancer type predicted decision to fund in at least one province (p = 0.005), with funding for 100% of NET drugs at the high end and 29% of CRC drugs at the low end. Drug class was predictive of TTF (p = 0.01): 465 days (IQR 245−702) for targeted agents, 443 days (IQR 298−587) for chemotherapy, and 339 days (IQR 164−446) for immunotherapy. Conclusions: Determinants of drug funding included cancer type, drug class, and pCODR recommendation but not list price. Factors other than cost were more heavily weighted in the funding decisions of cancer drugs in Canadian provinces.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».