The use of real-world evidence among healthcare payers: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Real-world evidence (RWE) is increasingly used to assess and make regulatory decisions on health technologies. However, its application in healthcare payer decision-making is less well-known. OBJECTIVES: The objectives of this study were to (i) review the recent literature on how RWE has been used by healthcare payers, (ii) highlight barriers that limit the use of RWE in payer decision making, and (iii) explore how RWE has been used in various funding arrangements between payers and manufacturers. The benefits of utilizing RWE are also discussed. METHODS: A scoping review was conducted on articles published between 2014 and 2025 in PubMed (Medline), OVID EMBASE, Cochrane Library, and ProQuest Dissertations and Theses Global. Eligible articles were those written in English that discussed the use of real-world evidence among healthcare payers/decision-makers for health technology reimbursement decisions. RESULTS: Nineteen articles were selected for full-text review based on the inclusion criteria. The review highlighted payers' interest in incorporating RWE into funding and reimbursement decisions to address uncertainty in the performance of new health technologies. However, a lack of standards for collecting, analyzing, and reporting RWE limits its use. Little is known about how RWE is used in reimbursement decisions since contractual arrangements between payers and manufacturers are confidential. CONCLUSIONS: Although payers are interested in using RWE to inform funding and reimbursement decisions, there are concerns regarding the scientific rigor used to generate such evidence. Having more insight into the contractual arrangements between payers and manufacturers would help to better understand how RWE informs these agreements.
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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 | 0,145 | 0,528 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,041 | 0,030 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,014 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».