Lessons learned from the Canadian Fabry Disease Initiative for future risk-sharing and managed access agreements for pharmaceutical and advanced therapies in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Risk sharing agreements (RSAs) and managed access agreements have emerged as tools to overcome evidentiary uncertainty and contain costs of pharmaceuticals; however, Canada has relatively little experience with these health policy instruments. This article describes one of the few examples of national RSAs. Enzyme replacement therapies (ERT) were introduced in Canada to treat Fabry disease in the early 2000s through an RSA. Based on qualitative interviews with key participating actors, this article explains how this RSA ensured continuity of treatment for patients already on ERT, and collected robust real-world evidence to secure treatment for future Fabry patients. We show the importance of partnerships, collaborations, and active patient communities in establishing RSAs, as well as the critical role of robust registries for the collection, storage, and use of that real-world data. In doing so, this paper points to reasons that explain the relative dearth of RSAs in Canada, which can be resource (both human and finance) intensive and are difficult to broker in a federalist health system. Through these findings, policy lessons are developed concerning the need for technological and governance platforms on how RSA in Canada can be more effectively supported going forward in a broader move towards "social pharmaceutical innovation".
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».