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Enregistrement W7066250117

Health Technology Assessment Decision-Making Regarding Combination Therapy to Treat Advanced Hepatocellular Carcinoma: Comparison of Appraisals in Canada and the United Kingdom

2023· other· en· W7066250117 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueThe Medicine Forum · 2023
Typeother
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueParticle Detector Development and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNiceReimbursementHealth technologyExcellenceHealth careClinical trialPublic healthAgency (philosophy)Guideline
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2019, atezolizumab plus bevacizumab (ATZ+BVA) became the first combination treatment to demonstrate a significant improvement in overall survival for patients with advanced hepatocellular carcinoma (HCC). To be reimbursed in publicly funded healthcare systems, ATZ+BVA was evaluated by national healthcare technology assessment (HTA) agencies, specifically the Canadian Agency for Drugs and Technologies in Health (CADTH) and the National Institute for Health and Care Excellence (NICE) in the United Kingdom (UK). This paper compares the clinical and economic research regarding ATZ+BVA for the treatment of advanced HCC that was considered by NICE and CADTH and the impact of these evidence on final public reimbursement recommendations. It also provides an HEOR evidence generation plan for tremelimumab plus durvalumab (TREM+DVA), a newly approved combination treatment for advanced HCC, to prepare for future HTA appraisals. Primary published literature on ATZ+BVA and the final reports issued by CADTH and NICE were used to identify clinical efficacy and cost-effectiveness evidence that were considered by the HTA agencies in their appraisals. Findings showed that both NICE and CADTH accepted phase 3 study data and an indirect treatment comparison to support the clinical efficacy of ATZ+BVA versus current treatment options. The primary reason for different funding recommendations for ATZ+BVA from NICE (full public reimbursement) versus CADTH (reimbursement with conditions) was the lack of cost-effectiveness in the Canadian model due to treatment cost. Therefore, manufacturers of new combination treatments for advanced HCC, like TREM+DVA, should competitively price their treatments to increase the likelihood of positive recommendations from NICE & CADTH, in addition to generating evidence on the real-world need for new treatments, clinical benefits versus all relevant comparators, and cost-effectiveness. However, it is important to note that recommendations made by HTA agencies should be interpreted and compared with caution as HTA appraisals do not necessarily reflect final funding decisions.

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)0,099
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,331
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,919
Score d'incertitude au seuil0,802

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0990,331
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,014
Bibliométrie0,0080,016
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0100,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,310 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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