Management and performance features of cancer centers in Europe : A fuzzy-set analysis

The specific aim of this study is to identify the performance features of cancer centers in the European Union by using a fuzzy-set qualitative comparative analysis (fsQCA). The fsQCA method represents cases (cancer centers) as a combination of explanatory and outcome conditions. This study uses data on seven centers from a European benchmarking project: BENCH-CAN. The fsQCA uses the net income and productivity as the outcome conditions and five explanatory conditions: the level of dedication to R&D, annual budget level, size, type, and whether the center is a comprehensive cancer center. Despite the modest number of cases, the study successfully applies the fsQCA. The findings show that public, comprehensive cancer centers with at least two of the three other explanatory conditions (dedication to R&D, annual budget, or size) have an association with high net income and high productivityinfo:eu-repo/semantics/publishedVersio

Horizon scanning voor farmaceutische producten : voorstel voor de BeNeLuxA samenwerking – Synthese

13 p.ill.,Op verzoek van ‘The BeNeLuxA Initiative – Collaboration on Pharmaceutical Policy’ (zie kader onderaan) heeft het Belgische Kenniscentrum voor de Gezondheidszorg (KCE) onderzoek gedaan naar een mogelijk gezamenlijk horizon scanning systeem (HSS) voor farmaceutische producten in België, Nederland, Luxemburg en Oostenrijk. Bij horizon scanning gaat men op zoek naar producten in ontwikkeling die een belangrijke impact kunnen hebben, zowel budgettair als klinisch. Dergelijk systeem kan de deelnemende landen ondersteunen bij hun gezondheidszorgbeleid en kan hen de thema’s helpen identificeren waarrond ze nauwer kunnen samenwerken.VOORWOORD 1 -- KERNBOODSCHAPPEN 2 -- SYNTHESE 3 -- 1. ACHTERGROND, DOELSTELLINGEN EN SCOPE. 5 -- 2. VOORSTEL VOOR EEN GEZAMENLIJK HORIZON SCANNING SYSTEEM 5 -- 2.1. DOELSTELLINGEN VAN HET GEZAMENLIJKE HSS 5 -- 2.2. ORGANISATIE VAN EEN GEZAMENLIJK HSS 6 -- 2.3. SCOPE VAN HET HSS 6 -- 2.4. HET HS-PROCES 6 -- 2.5. TIJDSHORIZON EN OUTPUT 7 -- 2.6. INHOUD EN BRONNEN DATABASE 8 -- 2.6.1. Actieve scanning 8 -- 2.6.2. Hoofddatabase 8 -- 2.6.3. Pipelinemeetings 9 -- 2.7. FILTERING 10 -- 2.8. PRIORITERING 10 -- 2.9. ONTWIKKELING VAN HET SAMENWERKINGSSYSTEEM 11 -- 2.9.1. Investering bij de opstart 11 -- 2.9.2. Jaarlijkse kost 12 -- 2.10. SAMENVATTING VAN HET GEZAMENLIJKE HSS 12 -- AANBEVELINGEN 1

Freins et leviers à l’adoption des médicaments biosimilaires en Belgique : synthèse

28 p.Ill.Les biosimilaires sont des « quasi-copies » de médicaments biologiques, mais dont le prix est de 20 à 34 % inférieur à celui de l’original. La ministre de la Santé publique a récemment – dans le courant de l’été 2012 – pris un certain nombre de mesures afin d’en promouvoir l’usage, mais jusqu’ici sans succès démontré. A sa demande, le Centre Fédéral d'Expertise des Soins de Santé (KCE) a examiné les raisons pour lesquelles les biosimilaires n’ont toujours pas percé dans notre pays. On constate d’abord que lorsque l’on prend en compte les ristournes (jusqu’à 75 % pour certaines spécialités) et les autres avantages offerts aux hôpitaux par les fabricants des produits originaux, les biosimilaires ne sont pas concurrentiels pour les hôpitaux d’autant que le montant que l’INAMI rembourse aux établissements de soins reste en effet toujours basé sur le prix officiel du produit original. On constate également que les médecins éprouvent une certaine méfiance quant à l’efficacité et la sécurité des biosimilaires, une attitude certainement liée au manque d’informations et de données cliniques

Horizon scanning des produits pharmaceutiques : une proposition pour la collaboration BeNeLuxA – Synthèse

14 p.ill.,À la demande de la collaboration BeNeLuxA (voir encadré ci-dessous), le Centre d’Expertise des Soins de santé (KCE) a mené une étude sur les possibilités de mettre sur pied un système d’Horizon Scanning des produits pharmaceutiques commun à la Belgique, aux Pays-Bas, au Grand-Duché de Luxembourg et à l’Autriche. L’Horizon scanning consiste à scruter (scanning) les médicaments sur le point d’arriver sur le marché, dont l’impact – clinique ou budgétaire – sur le système de santé d’un pays pourrait être important. Un tel système peut être utile pour soutenir les politiques du médicament des pays participants et les aider à identifier les sujets sur lesquels ils pourraient collaborer plus étroitement.PRÉFACE 1 -- MESSAGES CLÉS 2 -- SYNTHÈSE 3 -- 1. CONTEXTE, OBJECTIFS ET PORTÉE 5 -- 2. PROPOSITION POUR UN SYSTEME D’HORIZON SCANNING COMMUN 5 -- 2.1. OBJECTIFS D’UN SYSTÈME D’HORIZON SCANNING COMMUN 5 -- 2.2. ORGANISATION D’UN SYSTÈME D’HORIZON SCANNING COMMUN 6 -- 2.3. PORTÉE DU SYSTÈME D’HORIZON SCANNING (HSS) 6 -- 2.4. LE PROCESSUS D’HORIZON SCANNING 6 -- 2.5. HORIZON TEMPOREL ET RÉSULTATS 7 -- 2.6. CONTENU ET SOURCES DE LA BASE DE DONNEES 8 -- 2.6.1. Scanning actif 8 -- 2.6.2. Base de données principale 8 -- 2.6.3. Réunions avec les firmes pharmaceutiques au sujet des projets en cours 9 -- 2.7. FILTRAGE 10 -- 2.8. ÉTABLISSEMENT DES PRIORITES 10 -- 2.9. MISE EN PLACE DU SYSTEME COMMUN 11 -- 2.9.1. Investissement initial 11 -- 2.9.2. Coût annuel 12 -- 2.10. SCHEMA DU SYSTEME D’HORIZON SCANNING 12 -- RECOMMANDATIONS 1

Horizon scanning for pharmaceuticals : proposal for the BeNeLuxA collaboration

162 p.ill.,TABLE OF CONTENTS 1 -- LIST OF FIGURES 5 -- LIST OF TABLES 6 -- LIST OF ABBREVIATIONS 8 -- SCIENTIFIC REPORT 12 -- 1 SCOPE AND OBJECTIVES OF THE STUDY 12 -- 2 WHAT IS A HORIZON SCANNING SYSTEM? 13 -- 3 METHODS 17 -- 3.1 INTERNATIONAL COMPARISON 17 -- 3.1.1 Data collection 17 -- 3.1.2 Data analysis 18 -- 3.2 DEVELOPMENT OF A PROPOSAL FOR A JOINT HSS 18 -- 3.3 FEASIBILITY STUDY 19 -- 3.3.1 Selection of products 19 -- 3.3.2 Development of a database template for data aggregation 19 -- 3.3.3 Data collection on the products 19 -- 3.3.4 Setting up company pipeline meetings 20 -- 3.3.5 Setting up meetings with medical societies 20 -- 3.3.6 Estimation of potential high financial impact 20 -- 4 INTERNATIONAL COMPARISON 21 -- 4.1 BRIEF DESCRIPTION OF SELECTED HS SYSTEMS 21 -- 4.2 GOALS OF THE HSS 24 -- 4.3 HS UNIT AND CUSTOMER 26 -- 4.4 TIME HORIZON 27 -- 4.5 IDENTIFICATION 30 -- 4.6 FILTRATION 33 -- 4.7 PRIORITIZATION 35 -- 4.8 EARLY ASSESSMENT. 39 -- 4.9 INVOLVEMENT OF EXPERTS AND OTHER STAKEHOLDERS 44 -- 4.10 DISSEMINATION 44 -- 4.11 UPDATING INFORMATION 45 -- 4.12 EVALUATION OF HS SYSTEMS. 45 -- 4.13 CONCLUSION 46 -- 5 PROPOSAL FOR A JOINT BENELUXA HORIZON SCANNING SYSTEM 47 -- 5.1 OBJECTIVE OF THE COLLABORATIVE HSS 48 -- 5.2 HS PROCESS 48 -- 5.3 ORGANIZATION OF A JOINT HSS 51 -- 5.4 SCOPE 51 -- 5.5 TIME HORIZON 52 -- 5.6 IDENTIFICATION 52 -- 5.6.1 Identification through pre-set list of sources 52 -- 5.6.2 (Semi-)Automation of the scanning process 53 -- 5.7 INTERNATIONAL FILTRATION 54 -- 5.8 DATA COLLECTION 55 -- 5.8.1 Collection of minimal information to allow assessment of potential impact 55 -- 5.8.2 Collection of extended information on pharmaceuticals with potential high impact 56 -- 5.8.3 Company pipeline meetings 57 -- 5.8.4 Country-specific data collection 58 -- 5.8.5 Database 59 -- 5.9 DISSEMINATION 60 -- 5.10 SUMMARY OF PROPOSED METHODOLOGY OF COLLABORATIVE HSS 60 -- 5.11 RECOMMENDATION FOR COUNTRY-SPECIFIC PRIORITIZATION 62 -- 5.11.1 Step 1: Create filtration and prioritization criteria 62 -- 5.11.2 Step 2: Assign teams for prioritization 65 -- 5.11.3 Step 3: Filter relevant products 65 -- 5.11.4 Step 4: Choose a method for priority-setting and perform prioritization 65 -- 5.12 PRIORITIZATION FOR “JOINT ACTIVITIES” 67 -- 5.13 ESTABLISHMENT OF THE COLLABORATIVE SYSTEM 67 -- 5.13.1 Start-up investment 67 -- 5.13.2 Annual budget 68 -- 5.13.3 Pilot phase 68 -- 6 FEASIBILITY OF INVOLVING COMPANIES AND CLINICAL EXPERTS IN BELGIUM 69 -- 6.1 RESULTS 69 -- 6.1.1 Selection of products 69 -- 6.1.2 Development of a database template for data aggregation 71 -- 6.1.3 Gathering information on the products. 71 -- 6.1.4 Company pipeline meetings 71 -- 6.1.5 Meeting with medical societies 73 -- 6.1.6 Estimation of potential high financial impact 74 -- 6.2 LESSONS LEARNT FROM THE FEASIBILITY STUDY 76 -- 7 GENERAL DISCUSSION AND CONCLUSION 78 -- 7.1 BENEFITS AND PREREQUISITES OF A PERFORMANT JOINT HSS 78 -- 7.2 WIDER SOCIETAL BENEFITS OF A JOINT HSS 79 -- 7.3 FLEXIBLE STEP-WISE IMPLEMENTATION OF A JOINT HSS 79 -- APPENDICES 80 -- APPENDIX 1. COUNTRY DESCRIPTIONS 80 -- APPENDIX 1.1. DUTCH HORIZON SCANNING SYSTEM 80 -- APPENDIX 1.2. ASSOCIATION OF LOCAL AUTHORITIES AND REGIONS (SKL) – SWEDEN 88 -- APPENDIX 1.3. AGENCY FOR HEALTHCARE RESEARCH AND QUALITY (AHRQ) – UNITED STATES 93 -- APPENDIX 1.4. ITALIAN HORIZON SCANNING PROJECT (IHSP) - ITALY 102 -- APPENDIX 1.5. HORIZON SCANNING RESEARCH & INTELLIGENCE CENTRE (NIHR HSRIC) – ENGLAND/WALES 108 -- APPENDIX 1.6. UK MEDICINES INFORMATION (UKMI) – UNITED KINGDOM 115 -- APPENDIX 1.7. SCOTTISH MEDICINES CONSORTIUM (SMC) – SCOTLAND 121 -- APPENDIX 1.8. ALL WALES MEDICINES STRATEGY GROUP (AWMSG) – WALES 126 -- APPENDIX 2. SCANNING AND SEARCHING RESOURCES FOR BIOLOGICALS, DRUGS AND OFF LABEL USE BY AHRQ. 131 -- APPENDIX 3. DATABASES SEARCHED BY AHRQ. 135 -- APPENDIX 4. ADAPTED LIST OF SOURCES FOR IDENTIFICATION 136 -- APPENDIX 5. EXAMPLE FOR AUTOMATION OF IDENTIFICATION PROCESSES 138 -- APPENDIX 6. QUESTIONNAIRE FOR IDENTIFICATION AID (ADAPTED FROM AHRQ) 138 -- APPENDIX 7. EXAMPLE OF A DATA COLLECTION FORM (SOURCE: NIHR HSRIC) 139 -- APPENDIX 8. PARAMETERS TO INCLUDE IN THE DATABASE 144 -- APPENDIX 9. DATA COLLECTION FORM 146 -- APPENDIX 10. COMPARISON OF DATA COLLECTED BY COMPANY 151 -- APPENDIX 11. EVALUATION FORMS 155 -- APPENDIX 11.1. STAKEHOLDER’S EVALUATION FORM 155 -- APPENDIX 11.2. EXPERTS INPUT EVALUATION FORM 157 -- REFERENCES 15

Horizon scanning for pharmaceuticals : proposal for the BeNeLuxA collaboration - Synthesis

17 p.ill.,KEY MESSAGES 2 -- SYNTHESIS 3 -- 1. BACKGROUND, OBJECTIVES AND SCOPE 5 -- 2. PROPOSAL FOR A JOINT HORIZON SCANNING SYSTEM 5 -- 2.1. OBJECTIVES OF THE COLLABORATIVE HSS 5 -- 2.2. ORGANIZATION OF A COLLABORATIVE HSS 6 -- 2.3. SCOPE OF THE HSS 6 -- 2.4. THE HS PROCESS 6 -- 2.5. TIME HORIZON AND OUTPUTS. 7 -- 2.6. DATABASE CONTENT AND SOURCES 8 -- 2.6.1. Active scanning 8 -- 2.6.2. Main database 8 -- 2.6.3. Company pipeline meetings 9 -- 2.7. FILTRATION 10 -- 2.8. PRIORITIZATION 10 -- 2.9. ESTABLISHMENT OF THE COLLABORATIVE SYSTEM 11 -- 2.9.1. Start-up investment 11 -- 2.9.2. Annual cost 12 -- 2.10. SUMMARY OF THE PROPOSED JOINT HSS 12 -- RECOMMENDATIONS 1

Barriers and opportunities for the uptake of biosimilar medicines in Belgium

147 p.Ill

Barrières en drijfveren voor de opname van biosimilaire geneesmiddelen in België : - Synthese

29 p.Ill.Een biosimilar is een “look –alike” van een biologisch geneesmiddel, dat echter wel 20 tot 34 % goedkoper is dan het originele product. Vrij recent, in de zomer van 2012, nam de minister van Volksgezondheid maatregelen om het gebruik van biosimilaire geneesmiddelen aan te moedigen, zonder aanwijsbaar succes tot nu toe. Op vraag van de minister ging het Federaal Kenniscentrum voor de Gezondheidszorg (KCE) na waarom biosimilairen in ons land alsnog niet doorbreken. De kortingen (tot 75% voor sommige producten) en andere voordelen van de fabrikanten van de originelen aan de ziekenhuizen maken dat de biosimilairen uiteindelijk voor hen niet concurrentieel zijn. Tegelijkertijd betaalt het RIZIV de ziekenhuizen immers nog steeds terug op basis van de officiële prijs van het origineel. Daarnaast twijfelen veel artsen aan de doeltreffendheid en veiligheid van biosimilairen, en dit is zeker mee te wijten aan het gebrek aan informatie en klinische gegevens

Is Procalcitonin Biomarker-Guided Antibiotic Therapy a Cost-Effective Approach to Reduce Antibiotic Resistant and Clostridium difficile Infections in Hospitalized Patients?

Antibiotics (AB) can reduce morbidity and mortality in the treatment of patients with sepsis and chronic obstructive pulmonary disease (COPD) exacerbations. Yet, AB overuse or misuse increases antibiotic resistance (ABR) and Clostridium difficile infections (CDI). This study projected the expected impact of a procalcitonin (PCT) biomarker testing strategy on incremental ABR cases and CDI, and costs of care in a population of patients hospitalized with suspected sepsis or a COPD exacerbation, in three European countries: the United Kingdom, Germany, and the Netherlands. Based on a systematic literature search and a decision model, we analyzed the number of ABR and CDI cases avoided and the incremental healthcare costs per patient from a societal perspective over the time horizon of a hospital stay. In the sepsis population, the PCT-guided antibiotic prescription strategy was projected to reduce the number of ABR cases with circa 6%, the number of CDI cases with 21%, and societal costs with circa Euro1300 per patient. In the COPD population, the number of ABR and CDI cases is reduced with circa 50%, and societal cost savings ranged Euro1701, Euro2473, and Euro2435 per patient in Germany, the Netherlands, and the United Kingdom, respectively. Model outcomes were most sensitive to the impact of the PCT-guided strategy on the number of intensive care unit days and general hospital ward days. Taken together, a PCT biomarker-guided antibiotic management strategy is likely to reduce the number of ABR and CDI cases and generate cost savings in a population of patients hospitalized with suspected sepsis or with a COPD exacerbation