Comparative Review of Added Health Benefits of the Drugs Listed through Economic Evaluation Exemption Procedure in Korea: Cases of France, Germany, and Canada
Notice bibliographique
Résumé
This study assessed the additional health benefits of the drugs listed through the Economic Evaluation Exemption Procedure (EEEP) in Korea. We conducted a comparative review of 32 EEEP drugs listed between May 2015 and July 2022, comparing how they were assessed in France, Germany, and Canada. To collect the data, we reviewed the evaluations conducted by the relevant agency in each country and identified if the additional benefit exists and how significant it is. Additionally, the size of the benefit gains assessed by each agency was categorized as “High” or “Low,” allowing us to evaluate the consistency among these countries. In France, only 38% of the 34 drugs compared demonstrated moderate or higher levels of additional benefit. Germany acknowledged substantial benefit improvement in 27% of the 30 drugs assessed, while 73% showed minor, unquantifiable, or no additional benefits. In Canada, 5 out of 22 cases have been identified as providing significant additional benefit. The level of inter-country consistency in the assessment results from these three countries was somewhat limited. Based on the evaluation results in France, Germany, and Canada, the additional benefits of EEEP drugs over existing treatments were not substantial in many cases. Even though the EEEP was introduced to improve accessibility to high-cost drugs for medical conditions with unmet needs, it is necessary to reconsider whether to allow exceptions for drugs with low therapeutic value.
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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 | 0,050 | 0,112 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».