Market access for medicines treating rare diseases: Association between specialised processes for orphan medicines and funding recommendations
Notice bibliographique
Résumé
Access to medicines treating rare diseases ('orphan medicines') has proven challenging due to high prices and clinical uncertainty. To optimise market access to these medicines, some healthcare systems are implementing specialised pathways and/or processes during marketing authorisation (MA) and/or health technology assessment (HTA). Comparing one setting where these medicines are classed as "orphan" (Scotland) to another where they considered "non-orphan" (Canada), this study aims to explore whether the presence of specialised pathways and processes at MA and HTA levels is associated with more favourable funding recommendations and faster time to market access. A matched sample of 116 medicine-indication pairs with MA approval from 2001 to 2019 in Europe and Canada was identified, and publicly available sources were used for data extraction. Descriptive statistics were used for data analysis. All medicines were commercially marketed in both countries, except one instance in Scotland. In Scotland, more orphan medicines (68.1%) had a favourable HTA recommendation than in Canada (60.4%), while Canada issued more negative HTA recommendations (20.7%) than Scotland (15.5%). Low levels of agreement on HTA recommendations and the main reasons driving recommendations were found between settings. In both countries, medicines with specialised MA approval were less likely to receive negative HTA recommendations than medicines with standard MA. Time to market access was faster in Canada than Scotland, though medicines with specialised MA approval had slower timelines than medicines with standard MA approval in both countries. However, it is unclear whether the presence of orphan designation and HTA specialised processes alone could result in favourable funding recommendations without accounting for other healthcare system-related factors and differences in the decision-making processes across settings. Holistic approaches and better alignment of evidentiary requirements across regulators are needed to optimise access to orphan medicines.
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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 | 0,012 | 0,139 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».