Societal monetary benefits of pharmaceutical innovation: the case of ramipril in Canada
Notice bibliographique
Résumé
To estimate the monetary benefits of ramipril and its distribution over time among four beneficiaries in Canada: the drug developing manufacturer, generic manufacturers, the healthcare sector and employment sectors. Monetary benefits to developing and generic manufacturers were defined as the profits from the drug. A dynamic Markov model was used to estimate monetary benefits to the healthcare and employment sectors in terms of cost avoidance associated with prevented cardiovascular events, including stroke, myocardial infarction and heart failure, and lost productivity due to disability and premature death in the working population. Cumulative monetary benefits of ramipril over 18 years (1994–2011) were estimated at CA$3.9 billion, of which the developing manufacturer accounted for 41%, generic manufacturers 4%, the healthcare sector 40% and employment sectors 15%. The benefits for the developing manufacturer were dominant before, but dramatically decreased after, the patent period. Benefits for the healthcare sector started to decrease from 2007, corresponding to the decreasing population taking ramipril during the same period. Higher compliance or efficacy lead to larger benefits for the healthcare and employment sectors, whereas monetary benefits for manufacturers were unchanged. Societal monetary benefits of ramipril are distributed differently for the four beneficiaries and over time. Patent, compliance and efficacy play a vital role in the determination of the benefits. High pricing of generic drugs probably makes the benefits to the healthcare and employment sectors lower than expected because that most likely influences some patients to discontinue or switch to alternative drugs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».