Investigating Generic and Brand Name Pharmaceutical’s Market Shares and Prices in Tunisia
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this paper is to investigate how the brand name’s market shares in Tunisia are affected by generic competition during the pre-reform period of the Tunisian health insurance \nsystem following the methodological approach developed by Aronsson et al. (2001). In this study we use data for three molecules Captopril (antihypertensive) Glibenclamide (antidiabetic) and Carbamazepine (antiepileptic) from IMS Health database. The data span \nfrom the third quarter 2002 to second quarter 2007. Statistical results indicate that the impact of generic competition seems to be not different across markets (Captopril, Glibenclamide \nand Carbamazepine) in Tunisia. In addition, the relative price has a positive and significant effect on the change of market share of the brand name drug in Tunisia for the three active molecules. The higher the price of the brand name product relative to the average price of the \ngeneric substitutes, the smaller the decrease of market share of the brand name product. In Tunisian pharmaceutical market, brand- names charge a higher price than their generic versions and still obtain positive market shares. Thus, from a policy perspective, the large \nmarket share of higher priced brand-names relative to their generic versions is an \nunsatisfactory outcome taking into account that brand name drug and generics are identical products and provide similar health gains to patients.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».