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Enregistrement W4384664050 · doi:10.1080/13696998.2023.2237336

Early access for innovative oncology medicines: a different story in each nation

2023· review· en· W4384664050 sur OpenAlexafffundabout
Tara Cowling, Ransi Nayakarathna, Allison Wills, Dipti Tankala, Nancy Paul Roc, Stéphane Barakat

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Economics · 2023
Typereview
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensABB (Canada)
Organismes subventionnairesAbbVie Canada
Mots-clésMedicineInternal medicineOncologyFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: As innovative oncology medicines are rapidly developed, there is increasing pressure on payers to offer patients timely access to life-saving therapies. The uncertainty surrounding these therapies when phase III clinical trials are pending has necessitated new, adapted pathways to market access, with timelines that greatly vary by country. Understanding differences between pathways may identify opportunities to expedite patient access universally. OBJECTIVES: To describe early access pathways for new oncology medicines among selected countries with established health technology assessment (HTA) frameworks and publicly funded health systems, with a special focus on real-world evidence (RWE). METHODS: We reviewed the HTA agency websites of the selected OECD countries: National Institute for Health and Care Excellence (NICE) for England and Wales; Haute Autorité de Santé (HAS) for France; IQWiG and G-BA for Germany; Agenzia Italiana del Farmaco (AIFA) for Italy; Pharmaceutical Benefits Advisory Committee (PBAC) for Australia; and CADTH and Institut National d'Excellence en Santé et Services Sociaux (INESSS) for Canada as the primary source of evidence. RESULTS: Processes for early patient access to innovative oncology therapies varied across selected countries; however, most countries have an established pathway for publicly funded early access (England and Wales, France, Germany, Italy, and Australia). The utilization of RWE to support earlier access (coverage with evidence) also varied by country, with some HTA organizations being actively engaged in these agreements (NICE, AIFA, and HAS) and others having no established processes in place (G-BA and CADTH/INESSS). CONCLUSIONS: This review of early access pathways for novel oncology medicines found substantial variability between countries of interest. Coverage with evidence frameworks may provide a unique opportunity for industry and payers to collaborate on earlier access to innovative cancer therapies with life-saving potential.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,070
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,111

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,070
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0050,008
Communication savante0,0150,028
Science ouverte0,0010,010
Intégrité de la recherche0,0070,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,714
Tête enseignante GPT0,584
Écart entre enseignants0,131 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
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

Citations22
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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