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Enregistrement W7011542009

Methodological challenges in pharmacoeconomic submissions for cancer drug reimbursement in Canada from 2019-2021

2022· article· en· W7011542009 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueScholarship@Western (Western University) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDiverse Interdisciplinary Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReimbursementCancer drugsDrugCancerHealth economicsQuality (philosophy)Alternative medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cancer is the leading cause of death in Canada, carrying a mortality rate of 1 in 4 Canadians. As new therapeutic options are developed, high drug costs place a huge burden on patients and the healthcare system. Due to budget limitations, not all pharmaceuticals can be publicly funded, so difficult decisions must be made for which drugs are funded and in what contexts. The pan-Canadian Oncology Drug Review (pCODR) evaluates submissions for new oncological pharmaceuticals to make reimbursement recommendations. Comprehensive analyses assessing limitations in recent oncology drug submissions have not yet been performed. The objective of this project, therefore, was to characterize common limitations in recent oncological drug submissions and to determine the impacts of their reanalyses on the incremental cost-effectiveness ratio (ICER). Oncological pharmaceutical appraisals for which pCODR generated a final recommendation in 2019, 2020, and 2021 were included (n= 64). An extraction form was created with 18 categories for grouping of limitations. Limitation frequencies and effects of pCODR’s reanalyses on ICER (in $/Quality Adjusted Life Year (QALY)) were extracted. The most commonly identified limitations pertained to extrapolation and costs. Reanalyses for limitations pertaining to natural history characterization/model structure, comparators, and duration of treatment effect resulted in the greatest median impacts on ICER. Recognizing common limitations and assessing their impacts on ICER can assist in improving the quality of future drug submissions. It can help to ensure that CADTH receives robust submissions for which they can efficiently and accurately make reimbursement recommendations. Furthermore, such characterizations can inform potential adjustments to be made to existing guidelines to assist drug manufacturers in avoiding common limitations in their submitted models.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,270
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,618
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,944
Score d'incertitude au seuil0,900

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2700,618
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,006
Bibliométrie0,0160,027
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0100,002
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,401
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,022 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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