Насколько хороши доказательства, лежащие в основе руководящих принципов лечения NCCN? – Экономист здравоохранения

Центры для Medicare & Medicaid Services (CMS) и большинство частных плательщиков в США приняли руководящие принципы NCCN в качестве обязательной ссылки для определения оплаты за «вне именного» использования противоопухолевых лекарств, которые не одобрены для конкретного указания Управления по санитарному надзором США и лекарств. Таким образом, ключевым вопросом является то, какие типы доказательств способствуют этими руководящими принципами.

Бумага от Лю и соавт. (2018) Изучает качество доказательств, лежащих в основе этих руководящих принципов. Они находят это:

В общей сложности, 1782 рекомендации были выявлены в 29 руководствах, из которых 1 282 (71,9%) были основаны на доказательствах низкого качества или с низким содержанием консультации (доказательства низкого уровня), включая «отчеты о случаях или только клинический опыт» (18,9%). Значительная доля (31/143, 21,7%) рекомендаций категории 1 (самый высокий уровень) была основана на доказательствах низкого уровня. Большинство авторов (87,1%) получили платежи от промышленности. Тем не менее, не было обнаружено никакой связи между распространенностью платежей среди авторов и процентом рекомендаций, разработанных в результате доказательств низкого уровня в соответствии с рекомендациями.

Доказательства, безусловно, подчеркивают необходимость более высокого качества доказательств в поддержку этих решений. Также интересно, что отраслевые платежи не влияли на качество рассматриваемых доказательств.

Более недавняя статья Noy et al. (2022) Посмотрите на качество доказательств, доступных для различных для руководящих принципов NCCN, связанных с радиацией. Они находят это:

Среди всех рекомендаций лучевой терапии, пропорции категории I, IIA, IIB и III CE составляли 9,7%, 80,6%, 8,4%и 1,3%соответственно. При анализе участка заболевания шейка матки и рака молочной железы имели самую высокую часть CE Category I (33% и 31% соответственно).

Одним из интересных исследований было бы иметь AI -особенно ИИ, который ссылается на его источники (например, недоумение) – рекомендации по лечению для той же категоризации заболевания, которые использует NCCN. Можно было бы понять, в какой степени (i) рекомендации, сгенерированные AI, имитируют руководящие принципы NCCN, (ii) полагались ли рекомендации, сгенерированные AI на более или менее качественные доказательства при выполнении этих рекомендаций, и (iii) как часто AI «галлюцинированные» и цитировали источник, который совсем не был актуальным (или был составлен!). Интересный исследовательский проект для кого -то, чтобы заняться!