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Notice bibliographique
Résumé
The marked increase in spending on drugs 1 has led payers such as provincial governments to restrict funding for many drugs to specific clinical indica-tions that are thought to be cost-effective.2,3 Some have ar-gued that this unreasonably deprives patients of access to beneficial drugs.4 In this article we argue for a new ap-proach to drug evaluation in Canada that combines the strengths of randomized trials and observational studies, and places more emphasis on the use of drug evaluation af-ter marketing for decision-making. At least 4 different types of clinical studies are required to inform rational drug policy: (1) randomized trials to de-termine efficacy and safety (which are required for licens-ing), (2) real-world randomized trials to determine effec-tiveness and safety in regular practice, (3) observational studies that use administrative databases and (4) targeted primary data collection (Table 1). Currently, most random-ized trials are done to determine efficacy and safety under ideal conditions, whereas the other designs, which are less frequently used, attempt to determine a drug’s pattern of use and effectiveness under real-world conditions. For some drugs, the results of randomized trials of efficacy will be so straightforward and the possibility of real-world use outside the conditions of the trial so small that no other study designs will be required. However, for other drugs there may be concern about the impact of the drug upon clinically important outcomes (e.g., if surrogate outcomes were used in the efficacy trials) or concern that the drug Gaps in the evaluation and monitoring of new pharmaceuticals: proposal for a different approach
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,792 | 0,638 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».