Funding the New Biologics – Public Policy Issues in Drug Formulary Decision Making
Notice bibliographique
Résumé
One function of drug formularies is to allow health care providers to exert some control over spending. Decisions about whether to include a given medication in a formulary are based on estimates of its costs and effectiveness, relative to other treatment strategies. These decisions are made from a societal perspective, as opposed to that of individual patients, which sometimes results in conflicts. The clinical response to a medication often varies widely among subjects, which means that a small subgroup of patients might benefit dramatically, while others with the same disease do not. The result would be that a drug might appear not to be cost effective in an economic analysis, even though it is of proven value for some patients. New and innovative medications are assessed according to high standards of cost effectiveness, even though established treatments are wasteful of valuable health care resources. Moreover, quality-adjusted life-years (QALYs) discriminate against certain patient groups, including those with diseases that are associated with a high morbidity but a low mortality. Such patients often incur high indirect costs, including loss of employment income and costs incurred by family caregivers that QALYs do not reflect. Therefore, even though QALYs are transparent and widely applicable, they are not necessarily appropriate in the evaluation of a particular therapeutic intervention. A new paradigm should be developed for evaluating emerging therapies. An example would be a risk-sharing approach, whereby the pharmaceutical industry and public insurers share in the costs and rewards of introducing new treatments. This would have implications for the prices charged for new medications.
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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 | 0,094 | 0,189 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,015 |
| Communication savante | 0,019 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,028 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».