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Enregistrement W4364352154 · doi:10.1017/s0266462323000144

Regulatory, health technology assessment and company interactions: the current landscape and future ecosystem for drug development, review and reimbursement

2023· article· en· W4364352154 sur OpenAlexfundno aff
Ting Wang, Neil McAuslane, Wim Goettsch, Hubert G. M. Leufkens, Marie L. De Bruin

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Technology Assessment in Health Care · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHealth CanadaNational Institutes of HealthCollege ter Beoordeling van GeneesmiddelenUniversiteit UtrechtNational Institute for Health and Care Excellence
Mots-clésStakeholderReimbursementTransparency (behavior)BusinessProduct (mathematics)Ecosystem servicesRegulatory scienceHealth technologyEnvironmental resource managementProcess managementKnowledge managementPublic relationsHealth careMedicinePolitical scienceEcosystemEconomicsComputer scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Multi-stakeholder interactions have evolved at product and policy levels. There is a need to assess the current and future landscape of interactions between companies, and regulatory and HTA agencies to address challenges and identify areas for improvement. OBJECTIVES: The aims of this study were to review the current interactions within and across regulatory and HTA agencies, and companies' experiences in engaging in these activities; to assess the added value of interactions as well as limitations; to explore the future ecosystem for stakeholder interactions. METHOD: Three separate questionnaires were developed for companies, regulators and HTA agencies, respectively, to assess their experiences and perceptions. The responses were analyzed using descriptive statistics and discussed at a multi-stakeholder workshop. Key outcomes from the surveys and workshop discussion were reported. RESULTS: All seven regulators and seven HTA agencies in the survey indicated that they had stakeholder interactions. More formal collaboration occurred with regulators compared with HTA agencies. All nine companies have taken early advice but indicated the need for future prioritization. Success indicators can be built at the product and therapy levels, with the added value of faster patient access. Four principles were proposed for the future ecosystem: separate remit and functions between regulators and HTA; align processes; converge evidence requirements where possible; increase transparency. CONCLUSIONS: This research brought together regulators, HTA agencies, companies to examine how they interact with one another. We propose measures of value and make recommendations on future evolution to enable better evidence generation and improve regulatory and HTA decision-making.

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)0,207
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,194
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,793
Score d'incertitude au seuil0,978

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2070,194
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0100,015
Communication savante0,0380,030
Science ouverte0,0030,012
Intégrité de la recherche0,0110,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,144
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,355 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomaineÉvaluation
GenreSynthèse

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

En bref

Citations13
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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