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Enregistrement W4389703381 · doi:10.1017/s0266462323001393

OP136 A Comparison Of Health Technology Assessment Recommendations In Australia, Canada, And England: Is There Opportunity For Further Alignment?

2023· article· en· W4389703381 sur OpenAlexaboutno aff
Tina Wang, Belen Solar, Neil McAuslane

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 subventionnairesnon disponible
Mots-clésNiceExcellenceBenchmarkingHealth technologyAgency (philosophy)MedicinePublic administrationPolitical scienceHealth careBusinessMarketingSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Over the past decade there have been increasing interactions between health technology assessment (HTA) agencies through international networks at the policy level and European joint actions at the product level. A pilot project is underway to explore collaboration beyond Europe between HTA agencies in Australia, Canada, and the UK. This study the compared HTA recommendations of new active substances (NAS) appraised by Australia’s Pharmaceutical Benefits Advisory Committee (PBAC), Canada’s CADTH, and England’s National Institute for Health and Care Excellence (NICE). Methods Using publicly available data and established benchmarking methodology, we examined 45 NAS appraised by PBAC, CADTH, and NICE between 2017 and 2021. Analysis was performed to assess rollout time from regulatory to HTA recommendation, and to the first HTA recommendation. Results Most products were submitted to the Europe Medicine Agency first (89%). However, 71 percent of NAS in Australia and 69 percent in Canada were submitted to HTA in parallel with regulatory review, which shortened overall rollout time. The median HTA submission gap among the three agencies was 140 days in Australia, 102 days in Canada, and 8 days in England. PBAC had the highest number of negative recommendations (51%), followed by CADTH (18%), and NICE (5%). The congruence of HTA decisions was highest between CADTH and NICE (56%), compared with PBAC and CADTH (11%), and PBAC and NICE (20%) Conclusions To achieve a more collaborative HTA process it is necessary to understand the rollout time in these jurisdictions. This study identified submission gaps among the regulatory agencies, but there may be more synergy in the future as regulators in the three jurisdictions work collaboratively through the Access Consortium. Currently, the submission gap for the three HTA agencies was mostly within six months, making collaboration on joint assessment possible. We observed divergences in HTA recommendations due to the methodology and decision criteria applied by each agency. Therefore, collaboration on assessment should build on the clinical aspects, although HTA decisions should be grounded in the local context.

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)0,057
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,224
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,958
Score d'incertitude au seuil0,307

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0570,224
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,014
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,322
Tête enseignante GPT0,533
Écart entre enseignants0,210 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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