MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4406147092 · doi:10.1017/s0266462324001399

OD01 Delays In Funded Access To Medicines: A Global Perspective

2024· article· en· W4406147092 sur OpenAlexaboutno aff
Mah Laka, Yuan Gao, Drew Carter, Tracy Merlin

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Technology Assessment in Health Care · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiquePharmaceutical Economics and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerspective (graphical)Access to medicinesMedicineFamily medicineBusinessPolitical scienceComputer scienceNursingPublic health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction There are significant delays in the funded access to medicines. Studies indicate that in many countries it takes more than a year for patients to have funded access to medicines after market authorization. This study aimed to understand the disparities in timelines for funded access to medicines across different countries and to identify underlying reasons for this access gap. Methods We conducted a scoping review to examine the nature of health technology assessment (HTA) processes, current methods, and policies for medicines in ten jurisdictions. The jurisdictions included in this study are Australia, Canada, France, Germany, South Korea, the Netherlands, United Kingdom (divided into England, Scotland and Wales), and United States of America. The information was extracted from the websites of International Network of Agencies for Health Technology Assessment (INAHTA) member agencies in the selected jurisdictions, grey literature from governments’ websites, and peer-reviewed literature. Results Overall median time from submission of the evidence dossier to HTA recommendations for most jurisdictions is 22 weeks. Although there are similarities in the time taken to reach a funding decision, there are considerable variations in the time taken for patients to have funded access to medicines after HTA recommendations. Only a few countries mentioned a specific timeline within which medicines approved for funding should be listed. Time taken for price negotiations and other arrangements (i.e., risk-sharing agreements) may contribute to varying timelines for listing medicines for funding. Mostly, such negotiations are confidential and may not be time limited. Conclusions There was surprising consistency, globally, in the time it takes for funding decisions after medicines registration. The causes of delays in the medicines’ listing decisions are multifactorial and mostly occur after HTA recommendations. The parallel regulatory-assessment process and prioritization tend to reduce the time to a funding decision. However, transparency is needed in the listing process to improve overall timeliness.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,078
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,109

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,078
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,008
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0060,009
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,001

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,406 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Technology Assessment in Health CareMême sujetPharmaceutical Economics and PolicyTravaux en français237 207