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Enregistrement W4312155579 · doi:10.1017/s0266462322001982

PP62 Recommendations On Methodologies To Obtain Comparator Efficacy In Health Economic Assessments Of Tumor-Agnostic Drugs

2022· article· en· W4312155579 sur OpenAlexaboutno aff
Reva Efe, Sylvia Vijgen

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Technology Assessment in Health Care · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReimbursementHealth technologyContext (archaeology)NiceMedicineExcellenceHealth careRisk analysis (engineering)Computer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Guidance on appropriate methods to obtain a comparator arm for the cost-effectiveness analysis of tumor-agnostic drugs is needed. In recent years, multiple tumor-agnostic drugs have been submitted to health technology assessment (HTA) bodies based on data from single-arm basket trials. These target a specific genetic mutation, as opposed to targeting a specific tumor type. Since HTA bodies are interested in the comparative effectiveness of a treatment, manufacturers have used several methods to obtain a synthetic control arm in their submissions. This study provides an overview of the recommendations by HTA bodies on the methodology to obtain comparator efficacy. Methods A targeted literature review will be conducted focusing on the methodology used to obtain a comparator arm in the context of tumor-agnostic drugs. The search will cover key HTA organizations; including the National Institute for Health and Care Excellence (NICE), Haute Autorité de Santé (HAS) and the Canadian Agency for Drugs & Technologies in Health (CADTH). Methodologies used in entrectinib and larotrectinib submissions will be extracted. Particular focus will be given on the impact of the applied methodology to the reimbursement decision, as well as key critiques by the HTA bodies. Key search terms will include the following: ‘tumor-agnostic’, ‘histology independent’, ‘HIT’, ‘entrectinib’, ‘larotrectinib’. Results An overview of the results will be presented. These will include the applied methodology for obtaining a comparator arm, critiques and recommendations from HTA bodies, and the impact these methodologies had on the overall reimbursement decision. This will enable comparison of HTA decision-making across regions, and key evidence gaps that need to be further explored. Conclusions The results of this study could be useful in the future assessment of tumor-agnostic drug submissions, focusing on the methodology used to obtain comparator efficacy.

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)0,222
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,604
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,222
Score d'incertitude au seuil0,959

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2220,604
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,020
Bibliométrie0,0170,019
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0120,010
Science ouverte0,0100,009
Intégrité de la recherche0,0140,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0730,035

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 Opus0,319
Tête enseignante GPT0,568
Écart entre enseignants0,249 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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