Real-world data for health technology assessment for reimbursement decisions in Asia: current landscape and a way forward
Notice bibliographique
Résumé
There is growing interest globally in using real-world data (RWD) and real-world evidence (RWE) for health technology assessment (HTA). Optimal collection, analysis, and use of RWD/RWE to inform HTA requires a conceptual framework to standardize processes and ensure consistency. However, such framework is currently lacking in Asia, a region that is likely to benefit from RWD/RWE for at least two reasons. First, there is often limited Asian representation in clinical trials unless specifically conducted in Asian populations, and RWD may help to fill the evidence gap. Second, in a few Asian health systems, reimbursement decisions are not made at market entry; thus, allowing RWD/RWE to be collected to give more certainty about the effectiveness of technologies in the local setting and inform their appropriate use. Furthermore, an alignment of RWD/RWE policies across Asia would equip decision makers with context-relevant evidence, and improve timely patient access to new technologies. Using data collected from eleven health systems in Asia, this paper provides a review of the current landscape of RWD/RWE in Asia to inform HTA and explores a way forward to align policies within the region. This paper concludes with a proposal to establish an international collaboration among academics and HTA agencies in the region: the REAL World Data I n A S ia for H E alth Technology Assessment in Reimbursement (REALISE) working group, which seeks to develop a non-binding guidance document on the use of RWD/RWE to inform HTA for decision making in Asia.
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 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 | 0,385 | 0,460 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,029 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,013 |
| Communication savante | 0,029 | 0,045 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,004 |
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 ».