Reimbursement decision-making system in Poland systematically compared to other countries
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Our objective was to analyze and compare systematically and structurally reimbursement systems in Poland and other countries. Methods: The systems were selected based on recommendations issued by the Polish Agency for Health Technology Assessment and Tariffication (AHTAPol), which explicitly referred to other countries and agencies). Consequently, apart from Poland, the countries included in the analysis were England, Scotland, Wales, Ireland, France, Netherlands, Germany, Norway, Sweden, Canada, Australia and New Zealand. Relevant information and data were collected through a systematic search of PubMed (Medline), Embase and The Cochrane Library as well as competent authority websites and grey literature sources. Results and discussion: In most of the countries, the submission of a reimbursement application is initiated by a pharmaceutical company, and only a few countries allow it before a product is approved for marketing. All of the agencies analyzed are independent and some have regulatory function of reimbursement decision making body. A key criterion differentiating the various agencies in terms of HTA is the cost-effectiveness threshold. Most of the countries have specific mechanisms to improve access to expensive specialty drugs, including cancer drugs and those used for rare diseases. Reimbursement systems often lack consistency in appreciating the same stages, leading to heterogeneous decision-making processes. The analysis of recommendations issued in different countries for the same medicinal product will allow a better understanding of the relations between the reimbursement system, HTA assessment, stakeholders involvement and decision on reimbursement of innovative drugs.
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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 | 0,013 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».