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Enregistrement W4401322712 · doi:10.1007/s41669-024-00511-9

Health Technology Assessment Reports for Non-Oncology Medications in Canada from 2018 to 2022: Methodological Critiques on Manufacturers’ Submissions and a Comparison between Manufacturer and Canadian Agency for Drugs and Technologies in Health (CADTH) Analyses

2024· article· en· W4401322712 sur OpenAlexaffabout
Fatemeh Mirzayeh Fashami, Jean‐Éric Tarride, Behnam Sadeghirad, Kimia Hariri, Amirreza Peyrovinasab, Mitchell Levine

Notice bibliographique

RevuePharmacoEconomics - Open · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensSt. Joseph’s Healthcare HamiltonMcMaster UniversityImpactMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReimbursementAgency (philosophy)Health technologyBusinessMedicineHealth careSociologyEconomic growthEconomicsSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Identifying key differences between manufacturers' submitted analysis and economic reanalysis by the Canadian Agency for Drugs and Technologies in Health (CADTH) is an important step toward understanding reimbursement recommendations. We compared economic values reported in manufacturers' analysis with the CADTH reanalysis and also assessed methodological critiques. METHODS: Two reviewers extracted data from the clinical and economic reports in publicly available CADTH reports from 2018 to 2022. We used the Wilcoxon rank-sum test to assess the difference between mean economic values, and the Chi-square test to assess the association between the CADTH critique final recommendations. RESULTS: Of the total submissions, 99.4% included effectiveness critiques, 88.8% included model structure critiques, 69.1% included utility score critiques, and 78.7% included cost critiques. The median incremental cost-utility ratio (ICUR) in the manufacturers' analyses was $138,658/quality-adjusted life-year (QALY), 2.5-fold lower than the CADTH's reanalysis at $380,251/QALY (p < 0.001). The median CADTH reanalysis for 3-year budget impact analysis (BIA) was $4,575,102, which was 27% higher than the manufacturers' submitted 3-year BIA (p < 0.001). CADTH requested a price reduction for 95% of all submissions, and the median price reduction request was 63.5%. In 2021 and 2022, the willingness-to-pay threshold identified in CADTH reports remained constant at $50,000 per QALY gained for all medications. CONCLUSION: There was high frequency of CADTH critiques on manufacturers' submissions in all four aspects of economic submissions: effectiveness, cost, utility score and structure. We observed a higher median incremental cost and lower median incremental QALYs in the CADTH reanalysis compared with the manufacturers' submissions. The resulting higher ICUR in the CADTH reanalysis often leads to a recommendation that the manufacturer needs to reduce its price. The 3-year budget impact was higher in the CADTH reanalyses compared with manufacturers' submissions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,578
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,523
Tête enseignante GPT0,607
Écart entre enseignants0,083 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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