OP21 Patient Values Project (PVP): Patient Preferences For Cancer Treatments To Inform A Framework Incorporating Patient Values Into Health Technology Assessment
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The methodology for explicitly incorporating patient preferences by expert committees engaged in deliberative health technology assessment (HTA) processes for drug reimbursement recommendations is a relatively unexplored area despite the growing emphasis on patient-reported outcomes and patient engagement. The Patient Values Project (PVP) aims to improve patient input to expert review committees and promote a better understanding of the patient perspective using quantitative data to support the rationale in assessing new cancer drugs. Using colorectal cancer as a starting point, the PVP aims to develop a framework to objectively incorporate quantitative patient values and preferences into Canada’s cancer drug HTA decision-making process. We report on results from the first phase. Methods In the first phase, we developed a bilingual survey informed by qualitative focus groups, literature review and feedback from clinicians, patients and experts. The survey includes background questions, general and cancer specific quality-of-life tools, two discrete choice experiments (DCE) and a best worst scaling (BWS) experiment. After pre-testing and pilot testing, the survey was administered across Canada to metastatic and non-metastatic colorectal cancer patients and caregivers, in addition to adults from the general population. In the next phases, we will use vignettes to explore how patient preferences could be incorporated explicitly into decision-making, and what approach to use in HTA submissions. Results DCE1 survey results (˜n=1,000) reflect trade-offs between health-related quality-of-life and survival; DCE2 results reflect trade-offs between treatment regimens, side effects and survival/risk of recurrence; BWS results ranked and weighted the tolerability of 25 possible side effects of treatment. We observed differences in preferences amongst the general population, patients with metastatic cancer, non-metastatic cancer and caregivers. Conclusions Patients have unique perspectives and preferences about what is important and of value to them, which may impact patient adherence to treatment. In the next phases, we will explore how this evidence from patient preferences can be translated into values that could potentially be incorporated as an explicit element of the deliberative process for HTA decision-making.
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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 | 0,165 | 0,164 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,009 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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.
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 ».