A preliminary application of a haemophilia value framework to emerging therapies in haemophilia
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Emergence of new therapies are anticipated to improve clinical outcomes and quality of life of persons with haemophilia. Challenges in conducting randomized clinical trials in rare diseases have resulted in a lack of direct head-to-head comparisons to support value-based decision-making between different treatments. METHODS: We conducted a literature review for new and emerging haemophilia A and B therapies (extended half-life [EHL] replacement factor, non-replacement therapies [NRT], and gene therapies [GT]) to identify differentiating patient-centred outcomes defined previously in a haemophilia value framework. Since the literature included all publication types (e.g., surveys, modelling studies, commentaries/reviews), collected data were assigned level of evidence scores. RESULTS: Across different classes of therapies, bleeding was determined as the most frequently reported differentiating outcome, with EHL, NRT, and GT each demonstrating an advantage over comparator replacement therapies. EHL therapies for haemophilia A and B and NRT for haemophilia A showed good representation across Tier 1 outcomes (health status achieved/retained), while more publications were identified with Tier 2 (process of recovery) outcomes for NRT than EHL or GT. In Tier 3 (sustainability of health), frequency of breakthrough bleeds represented a differentiating outcome for EHL (both haemophilia A and B), NRT (haemophilia A only), and GT (haemophilia B only), whereas sustained good health was differentiating for most comparisons. CONCLUSIONS: We demonstrate the utility of the haemophilia value framework as a common core outcome set for effectively comparing therapies. Application of this framework will serve as a useful decision-making tool for patients, clinicians, and within health technology assessments. KEY POINTS OF CONSIDERATION: With the emergence of high-cost, paradigm changing treatments across multiple areas of medicine, we, the haemophilia community, need to be equipped to meet the growing demands for more rigorous evidence-based value assessments using the tools expected by assessors. The traditional access toolbox needs to evolve to meet the paradigm shift in treatment options. Value can no longer be defined by annualized bleed rates alone. To realize the full impact of new therapies, we need to utilize tools, such as a value framework, to organize evidence, identify data gaps, and assess patient-defined, meaningful outcomes across a multi-faceted dimension. The haemophilia value framework is an effective tool for organizing the available evidence and identifying gaps in the evidence. This can be used for assessing the value of emerging therapies in haemophilia utilizing data generated through randomized clinical trials and real world evidence generation. This is a call for incorporating the Value Framework into official submissions to authorities, as it captures a broader range of outcomes, including patient meaningful outcomes, in ways that better assess the potential benefits of new therapies.
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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 | 0,047 | 0,104 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».