Canadian policy makers’ views on pharmaceutical reimbursement contracts involving confidential discounts from drug manufacturers
Notice bibliographique
Résumé
Pharmaceutical policy makers are increasingly negotiating reimbursement contracts that include confidential price terms that may be affected by drug utilization volumes, patterns, or outcomes. Though such contracts may offer a variety of benefits, including the ability to tie payment to the actual performance of a product, they may also create potential policy challenges. Through telephone interviews about this type of contract, we studied the views of officials in nine of ten Canadian provinces. Use of reimbursement contracts involving confidential discounts is new in Canada and ideas about power and equity emerged as cross-cutting themes in our interviews. Though confidential rebates can lower prices and thereby increase coverage of new medicines, several policy makers felt they had little power in the decision to negotiate rebates. Study participants explained that the recent rise in the use of rebates had been driven by manufacturers' pricing tactics and precedent set by other jurisdictions. Several policy makers expressed concerns that confidential rebates could result in inter-jurisdictional inequities in drug pricing and coverage. Policy makers also noted un-insured and under-insured patients must pay inflated "list prices" even if rebates are negotiated by drug plans. The establishment of policies for disciplined negotiations, inter-jurisdictional cooperation, and provision of drug coverage for all citizens are potential solutions to the challenges created by this new pharmaceutical pricing paradigm.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,011 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».