OP67 Considerations Of Treatment Novelty In Health Technology Assessment
Notice bibliographique
Résumé
Introduction A recent proliferation of value frameworks, as well as the emergence of innovative approaches to treating disease (e.g., cell/gene therapies) have been accompanied by an increased focus on nontraditional elements of value. We sought to understand whether and how health technology assessment (HTA) agencies consider novel aspects of treatment in value assessments. Methods We defined treatment novelty as follows: (i) a new mechanism of action or administration; (ii) addresses an unmet need; or (iii) confers a distinct benefit that transforms clinical practice or that is difficult to quantify. We reviewed technical guidance and peer-reviewed literature to investigate how organizations in eight countries (Australia, Canada, England, France, Norway, the Netherlands, Sweden, and the United States) consider aspects of this definition. Results All (n = 8) organizations give special consideration to interventions that address an unmet need, particularly in cancer, rare diseases, and other severe conditions. Nearly all (n = 5) organizations consider whether an intervention produces benefits that may not be adequately quantified. Organizations in England, Norway, and France sometimes recommend drugs with less favorable cost-effectiveness estimates than traditionally considered if the drug addresses rare or severe conditions, or if its quality-of-life benefit is thought to be inadequately quantified. The Institute for Clinical and Economic Review in the United States models cost-effectiveness in rare diseases using both a modified societal and health care system perspective. Importantly, the benefits of novel treatments are frequently considered uncertain, particularly treatments with a new mechanism of action. When uncertainty is high, organizations in Canada, England, France, the Netherlands, and Sweden sometimes issue conditional recommendations until additional evidence is submitted. England and Australia have used risk sharing agreements for drugs determined to be novel but uncertain. Conclusions The most widely considered aspects of treatment novelty in HTA are unmet needs and potential benefits that are not easily measured. The willingness to pay for novel treatments is often greater, despite inherent uncertainties about benefit and cost-effectiveness.
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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 | 0,326 | 0,571 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,014 |
| Communication savante | 0,019 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».