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Enregistrement W4392554303 · doi:10.34172/ijhpm.2024.7494

Institutional Priority-Setting for Novel Drugs and Therapeutics: A Qualitative Systematic Review

2024· review· en· W4392554303 sur OpenAlexaff
Daniel E. Wang, Maram Hassanein, Yasmeen Razvi, Randi Zlotnik Shaul, Avram Denburg

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Health Policy and Management · 2024
Typereview
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePharmacologyManagement scienceIntensive care medicineBusinessData scienceComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is a lack of guidance on approaches to formulary management and funding for high-cost drugs and therapeutics by individual healthcare institutions. The objective of this review was to assess institutional approaches to resource allocation for such therapeutics, with a particular focus on paediatric and rare disease populations. METHODS: A search of Embase and MEDLINE was conducted for studies relevant to decision-making for off-formulary, high-cost drugs and therapeutics. Abstracts were evaluated for inclusion based on the Simple Multiple-Attribute Rating Techniques (SMART) criteria. A framework of 30 topics across 4 categories was used to guide data extraction and was based on findings from the initial abstract review and previous health technology assessment (HTA) publications. Reflexive thematic analysis was conducted using QSR NVivo 12 software. RESULTS: A total of 168 studies were included for analysis. Only 4 (2%) focused on paediatrics, while 21 (12%) centred on adults and the remainder (85%) did not specify. Thirty-two (19%) studies discussed the importance of high-cost therapeutics and 34 (23%) focused on rare/orphan drugs. Five themes were identified as being relevant to institutional decision-making for high-cost therapeutics: institutional strategy, substantive criteria, procedural considerations, guiding principles and frameworks, and operational activities. Each of these themes encompassed several sub-themes and was complemented by a sixth category specific to paediatrics and rare diseases. CONCLUSION: The rising cost of novel drugs and therapeutics underscores the need for robust, evidence-based, and ethically defensible decision-making processes for health technology funding, particularly at the hospital level. Our study highlights practices and themes to aid decision-makers in thinking critically about institutional, substantive, procedural, and operational considerations in support of legitimate decisions about institutional funding of high-cost drugs and therapeutics, as well as opportunities and challenges that exist for paediatric and rare disease populations.

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)0,124
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,184
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil0,658

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1240,184
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0140,017
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0050,008
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,495
Tête enseignante GPT0,600
Écart entre enseignants0,106 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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