The real practice of clinical and economic research of drugs included in the Federal Program of High-Cost Nosologies
Notice bibliographique
Résumé
Objective: to assess the compliance of the actual practice of conducting clinical and economic research with the requirements applicable in the Russian Federation (RF) when including drugs in the Federal Program of High-Cost Nosologies (HCN). Material and methods. In the CyberLeninka and eLibrary databases, a search was made for clinical and economic studies of medicines included in the HCN list published in the RF in the period from 2011 to June 2021. Results. Information was obtained on 23 published clinical and economic studies of the effectiveness of drugs, which is less than 30% of all drugs included in the HCN program during the specified period. More than half of the studies of chronic disabling diseases had a modeling horizon of 1 year. The sensitivity analysis of the results in over 1/3 of cases considered only the deviation of the price of the strategies under consideration, and in a quarter of cases it was not carried out at all. Only 4 studies evaluated the increase in quality-adjusted life year, although, for chronic disabling diseases, quality of life is one of the key performance indicators. Conclusion. In the RF, less than 30% of the results of pharmacoeconomical studies of drugs included in the HCN Program are published, which does not allow to make adequate evaluation of pharmacoeconomical approaches to its formation. To analyze the effectiveness of the tools used in assessing the economic efficiency of expensive medical technologies, a further retrospective research of the studies conducted in the RF is required.
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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 | 0,297 | 0,356 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».