Proposed Policy Changes to Cancer Care and Oncologic Drug Reimbursement: Exploring the Rationale and Anticipating the Consequences
Notice bibliographique
Résumé
Although innovation in cancer treatment has improved cure rates and survival, the costs have escalated beyond societies' ability to pay. Cancer care costs in the United States are expected to rise to 245 billion by 2030. In this health policy session, we focused on three cost-containment strategies, and their potential impact on cancer care delivery. Site Neutrality: Curbing the Cost of Cancer Care, but at What Risk? , explores legislation that would introduce payment parity across differing sites of care: elimination of facility fees in hospital owned practices and shift of billing for oncology infusions away from hospital owned practices. Unintended consequences could reduce access to care for vulnerable populations, shift costs to patients, and reduce safety. Post-Pandemic Digital Health Reimbursement: Impact on Access to Care , explores how the emergency waivers, licensure flexibilities, and parity reimbursement necessitated by COVID-19 shepherded innovation that outpaced the regulatory framework needed for long-term sustainability. Today, telehealth services, hospital at home, remote patient monitoring, and decentralized clinical trial enrollment face reintroduction of regulatory and payment barriers. Will we live to see efficacy-based pricing for cancer drugs? Learning from international models , explores how lack of drug price negotiation has led to higher prices in the United States compared with Canada and Europe. Comparative clinical effectiveness pricing systems compare the value of each drug to standard treatments. Comparative cost-effectiveness programs look at the incremental cost per additional unit of health gained above the standard of care. The United States could learn from these approaches used in comparable countries.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».