Reimbursement‐Based Economics – What Is It and How Can We Use It to Inform Drug Policy Reform?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In Ontario, approximately $3.8 billion is spent annually on publicly funded drug programs. The annual growth in Ontario Public Drug Program (OPDP) expenditure has been limited to 1.2% over the course of 3 years. Concurrently, the Ontario Drug Policy Research Network (ODPRN) was appointed to conduct drug class review research relating to formulary modernization within the OPDP. Drug class reviews by ODPRN incorporate a novel methodological technique called reimbursement-based economics, which focuses on reimbursement strategies and may be particularly relevant for policy-makers. OBJECTIVES: To describe the reimbursement-based economics approach. METHODS: Reimbursement-based economics aims to identify the optimal reimbursement strategy for drug classes by incorporating a review of economic literature, comprehensive budget impact analyses, and consideration of cost-effectiveness. This 3-step approach is novel in its focus on the economic impact of alternate reimbursement strategies rather than individual therapies. RESULTS: The methods involved within the reimbursement-based approach are detailed. To facilitate the description, summary methods and findings from a recent application to formulary modernization with respect to the drug class tryptamine-based selective serotonin receptor agonists (triptans) used to treat migraine headaches are presented. CONCLUSIONS: The application of reimbursement-based economics in drug policy reforms allows policy-makers to consider the cost-effectiveness and budget impact of different reimbursement strategies allowing consideration of the trade-off between potential cost savings vs increased access to cost-effective treatments.
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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 | 0,061 | 0,138 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,021 |
| Communication savante | 0,020 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».