Notice bibliographique
Résumé
CADTH recommends that Vraylar not be reimbursed by public drug plans for the treatment of schizophrenia in adults. Vraylar was discussed at the March 2022 meeting of the CADTH Canadian Drug Expert Committee (CDEC) and reconsidered at the July 2022 meeting. Based on evidence from 5 clinical trials, treatment with Vraylar improved symptoms of schizophrenia or delayed relapse compared with placebo. Vraylar also improved negative symptoms of schizophrenia compared with risperidone. Although these results were statistically significant, it is not clear whether any of these effects result in a clinically meaningful improvement in patient-identified needs. It is not clear whether cariprazine offers any clinical benefits over other treatments that are available for schizophrenia because there were no clinical trials in patients with acute schizophrenia that compared Vraylar with any other treatments. The committee did not have confidence in the results of the indirect comparative evidence because it had too many limitations. There was not enough robust evidence to show that Vraylar filled a treatment gap. This document was initially published on August 26, 2022, and subsequently revised on February 2, 2023, to provide additional details on the expert committee's deliberations and the request for reconsideration filed by the sponsor.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,009 |
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 ».