Development of a framework on the incorporation of real-world evidence (RWE) into cancer drug funding decisions in Canada: the Canadian Real-world Evidence for Value of Cancer Drugs (CanREValue) collaboration
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The Canadian Real-world Evidence for Value in Cancer (CanREValue) Collaboration was established in response to growing interest in using real-world evidence (RWE) to support health technology assessment (HTA). CanREValue has developed a framework to generate and use RWE to inform cancer drug funding decisions. DESIGN AND PARTICIPANTS: The RWE framework was developed using a multistage, multistakeholder approach. First, an environmental scan and qualitative study were conducted to understand the current state and key stakeholder perspectives on RWE. Next, five formal working groups (WGs) were established consisting of stakeholders with cancer drug funding expertise including clinicians, patients, methodologists, payers, regulatory decision-makers and data analysts. Through stakeholder consultations, including modified Delphi exercises and workshops, each WG developed specific framework components and identified facilitators and barriers that may impact the uptake of RWE. SETTING: The CanREValue Collaboration consisted of membership and participation from stakeholders and expertise from across Canada. Central research operations were managed from Toronto, Ontario, Canada. OUTCOMES: Development of an RWE framework reflective of the needs and perspectives of stakeholders directly involved and/or impacted by cancer drug funding decisions across Canada. RESULTS: Through an iterative process, a comprehensive RWE framework was developed that outlined the end-to-end processes necessary for the generation and use of RWE for HTA reassessment in Canada. The framework consists of four phases that uses various tools, templates and processes, which can be applied as a whole or in part. A diverse range of stakeholders and expertise is involved in the decision-making of each phase of the process: Phase I: identification, selection and prioritisation of RWE questions; phase II: initiating and planning the RWE study; phase III: conducting the RWE study and phase IV: conducting reassessment. CONCLUSIONS: As the cancer drug funding landscape continues to evolve, the need for RWE to support evidence-based policy reform, pricing and reallocation of funding from low to high value settings is crucial. We have developed a framework that is adaptable and responsive to the changing landscape. The tools, templates and processes within the framework can be applied by various stakeholder groups in whole or in part to support cancer drug funding decision-making in Canada and can be adapted for use in other jurisdictions.
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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 | 0,492 | 0,359 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,060 |
| Communication savante | 0,038 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,017 | 0,032 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».