Early access schemes for innovative health technologies: the views of international stakeholders
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Early access schemes (EASs) are approaches used by payers to balance and facilitate earlier patient access to innovative health technologies while evidence generation is ongoing. Schemes require investment from payers and are associated with significant risk since not all technologies will be routinely reimbursed. The purpose of this study was to gain the perspectives of policy experts about the key challenges for EASs and potential solutions for their optimal design and implementation. METHODS: Two virtual workshops were convened including (i) UK-based policy experts (England, Wales, and Scotland) and (ii) representatives from multiple healthcare systems (England, France, Sweden, Canada, Poland, and Norway). Participants were encouraged to share their experiences with EASs in their healthcare system and highlight key challenges for policy makers. Discussions were transcribed and analyzed using framework analysis. RESULTS: Participants agreed that EASs have value when targeted toward innovative technologies with the potential for significant clinical benefit in an area of high unmet need. Participants discussed potential solutions to the challenges faced by payers implementing EASs, including defining eligibility criteria, supporting evidence generation, and approaches to reimbursement. CONCLUSIONS: Participants agreed that EASs are one possible solution for their healthcare systems and have the potential to deliver significant clinical value to patients. However, widespread adoption of EASs is limited due to concerns about the risks for patients and healthcare budgets, further solutions are needed to deliver EASs for targeted therapies.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».