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Enregistrement W4282586494 · doi:10.1186/s13023-022-02390-x

Health technology assessment and price negotiation alignment for rare disorder drugs in Canada: Who benefits?

2022· article· en· W4282586494 sur OpenAlexaffabout
Nigel S. B. Rawson

Notice bibliographique

RevueOrphanet Journal of Rare Diseases · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensSaskatoon Medical ImagingMining Association of CanadaSaskatchewan Health AuthorityCanadian Institute for Health Information
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNegotiationMedicineGovernment (linguistics)Orphan drugPublic economicsAllianceBusinessFinanceEconomicsBioinformaticsPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Since 2014, the Canadian Agency for Drugs and Technologies in Health (CADTH), which performs health technology assessments for all federal, provincial and territorial government drug programs (except Quebec's) and the pan-Canadian Pharmaceutical Alliance (pCPA), which conducts price negotiations with manufacturers for all government drug programs, have been aligning their processes. OBJECTIVE: To examine trends in CADTH recommendations for non-oncology drugs for rare disorders (DRDs) released between 2014 and 2021, results of pCPA negotiations for the same drugs, and listings in government drug plans to assess who benefits from the alignment. RESULTS: Recommendations were positive in 87% of the reviews, although all included clinical criteria for use and/or economic conditions. Almost 90% of the DRDs with a positive recommendation had a successful price negotiation and 71% of those with a negative recommendation had no negotiation. Although no recommendation published before mid-2016 had a specified price reduction, almost 95% of those issued afterwards included the price reduction required to achieve a specific low cost-effectiveness threshold. The median time between the DRDs receiving marketing approval and a completed price negotiation was 663 days. Negotiations for DRDs completed after 2017 generally had fewer listings in government drug plans, but there was no distinct trend. The drug's price likely played a role in listing decisions. When DRDs were listed, drug plans had access criteria consistent with CADTH's or stronger for all the DRDs. CONCLUSIONS: The governments who own, fund and manage CADTH and the pCPA benefit from their alignment. The alignment is less beneficial for patients waiting for access to the DRDs. The time taken by CADTH and pCPA actions and individual government drug plans to make listing decisions delays access. CADTH's clinical criteria have become more extensive and are applied rigorously by drug plans which restricts patient access to DRDs. Canadians with rare disorders urgently need their governments to implement a long-overdue, comprehensive rare disease strategy to ensure DRDs are reviewed and reimbursed quickly and equitably to provide adequate health care to all who need them.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,059
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,218
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,941
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0590,218
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0080,015
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0090,004
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,078
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,282 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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