Embedding Patient-Centricity by Collaborating with Patients to Transform the Rare Disease Ecosystem
Notice bibliographique
Résumé
What is patient-centricity? In some contexts, it has been associated with targeting therapies based on biomarkers or enabling healthcare access. There has been a surge in patient-centricity publications, and in many cases for the biopharmaceutical industry, patient engagement is used to endorse pre-held assumptions at a specific moment in time. Rarely is patient engagement used to drive business decisions. Here we describe an innovative partnership between Alexion, AstraZeneca Rare Disease and patients that allowed a deeper understanding of the biopharmaceutical stakeholder ecosystem and an empathic understanding of each patient's and caregiver's lived experience. Alexion's decision to build patient-centricity frameworks resulted in the formation of two unique organisation design platforms: STAR (Solutions To Accelerate Results for patients) and LEAP (Learn, Evolve, Activate and deliver for Patients) Immersive Simulations. These interconnected programmes required cultural, global, and organisational shifts. STAR generates global patient insights that are embedded in drug candidate and product strategies while helping to establish enterprise foundational alignment and external stakeholder engagement plans. LEAP Immersive Simulations produce detailed country-level patient and stakeholder insights that contribute to an empathetic understanding of each patient's lived experience, support country medicine launches and provide ideas to have a positive impact along the patient journey. Combined, they deliver integrated, cross-functional insights, patient-centric decision making, an aligned patient journey, and 360° stakeholder activation. Throughout these processes, the patient is empowered to dictate their needs and validate the proposed solutions. This is not a patient engagement survey. This is a partnership where the patient co-authors strategies and solutions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».