Impact of Regulatory Approval Status on CADTH Reimbursement of Oncology Drugs and Role of Real-World Evidence on Conditional Approvals from 2019 to 2021
Notice bibliographique
Résumé
Real-world evidence (RWE) is health and outcomes data generated from a patient's journey through the health care system or disease process (i.e., real-world data). RWE is now having an increasingly important role in regulatory/reimbursement decisions. This article examines reimbursement recommendations by the Canadian Agency for Drugs and Technology in Health (CADTH) on oncology drugs approved between 2019 and 2021. Oncology drugs with a Summary Basis of Decision (SBD) for original marketing approvals were used to generate a corresponding list of CADTH final clinical recommendations for review. Of the 45 oncology drugs approved by Health Canada, CADTH granted positive funding recommendations to all 11 drugs that had priority review approvals. Two of the 17 drugs with standard reviews did not file to CADTH and 3 received a negative recommendation. Of the 17 drugs with Notice of Compliance with Conditions (NOCc) status, three were not filed to CADTH and four were under active reviews. Of the ten completed NOCc reviews, all contained RWE from sponsors and six received a negative decision on their first review. No significant differences in review times were found between the three approval statuses. Regulatory approval status appeared to influence reimbursement outcomes in Canada and evaluation of 10 NOCc approvals provided little insight regarding robustness of RWE required for more favorable considerations.
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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 | 0,305 | 0,753 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,013 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».