Impact of Systemic Delays for Patient Access to Oncology Drugs on Clinical, Economic, and Quality of Life Outcomes in Canada: A Call to Action
Notice bibliographique
Résumé
Canada has one of the most complex and rigorous drug approval and public reimbursement processes and is, unfortunately, one of the countries with the longest delays in drug access. To assess the overall impact of systemic delays in access to cancer therapy, a targeted literature review (TLR) was performed to identify studies associated with the clinical, economic, and quality of life impacts of delayed access to oncology drugs. Using MEDLINE/PubMed databases and snowballing, four unique records met the eligibility criteria. Results revealed that clinical outcomes were the most impacted by systemic delays in access to oncology drugs (e.g., life years lost, overall survival, and progression-free survival). The four articles retrieved by the TLR specifically illustrated that a substantial number of life years could potentially be saved by increasing systemic efficiency regarding the development, approval, and reimbursement processes of new drugs for advanced malignancies. It is imperative that initiatives are put in place to improve the performance and speed of Canadian drug regulatory and health technology assessment (HTA) processes, especially for new cancer therapeutics. The proposed solutions in this paper include better coordination between HTA and Canadian payers to harmonize coverage decisions, international collaborations, information sharing, and national standards for timeliness in oncology drug access.
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 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 | 0,033 | 0,132 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».