Oncology drug health technology assessment recommendations: Canadian versus UK experiences
Notice bibliographique
Résumé
Isabelle Chabot,1 Angela Rocchi2 1EvAccess, Vaudreuil, QC, Canada; 2Athena Research, Burlington, ON, Canada Background: Canada has two health technology assessment (HTA) agencies responsible for oncology drug funding recommendations: the Institut National d’Excellence en Santé et Services Sociaux (INESSS) for the province of Québec and the pan-Canadian Oncology Drug Review for the rest of Canada. The objective of the research was to review and compare the recommendations of these two agencies alongside an international comparator – the National Institute for Health and Care Excellence (NICE) in the United Kingdom – with respect to their recommendations records and the influence of clinical and cost-effectiveness evidence on the recommendations. Methods: Recommendations were identified from the three agencies from January 1, 2002 to June 1, 2013. Recommendations were limited to five cancer sites (lung, breast, colon, kidney, blood) and to metastatic/advanced settings. Descriptive analyses examined the frequency of positive recommendations and factors related to a positive recommendation. For each recommendation, only publicly available information posted on the agency website was used to abstract data. Results: There was a wide variation in the rate of positive recommendations, ranging from 48% for NICE to 95% for Canada’s national process (among the 74% of its recommendations that were publicly posted). Interagency agreement was low, with full agreement for only six of the 14 drugs commonly reviewed by all three agencies. Evidence of a survival gain was not necessary for a positive recommendation; progression-free survival was acceptable. Different approaches were taken when addressing unacceptable cost-effectiveness. NICE was most likely to yield a negative recommendation on these grounds, whereas Canada’s national process was most likely to yield a positive recommendation with a required pricing arrangement. Conclusion: In this analysis, the primary reason for the observed divergence between agency recommendations appeared to be the availability of mechanisms in each jurisdiction to address cost-effectiveness subsequent to the HTA assessment process. Furthermore, caution is needed when interpreting cross-agency comparisons between HTA agencies, as recommendations may not correspond directly to subsequent funding decisions and actual patient access. This may be a concern, given the high international profile of assessments conducted by the reviewed HTA agencies. Keywords: reimbursement, decision-making, oncology, health technology assessment, funding decisions, metastatic/advanced cancer
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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 | 0,098 | 0,368 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,011 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».