A Systematic Review of Cost-Sharing Strategies Used within Publicly-Funded Drug Plans in Member Countries of the Organisation for Economic Co-Operation and Development
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Publicly-funded drug plans vary in strategies used and policies employed to reduce continually increasing pharmaceutical expenditures. We systematically reviewed the utilization of cost-sharing strategies and physician-directed prescribing regulations in publicly-funded formularies within member nations of the Organization of Economic Cooperation and Development (OECD). METHODS & FINDINGS: Using the OECD nations as the sampling frame, a search for cost-sharing strategies and physician-directed prescribing regulations was done using published and grey literature. Collected data was verified by a system expert within the prescription drug insurance plan in each country, to ensure the accuracy of key data elements across plans. Significant variation in the use of cost-sharing mechanisms was seen. Copayments were the most commonly used cost-containment measure, though their use and amount varied for those with certain conditions, most often chronic diseases (in 17 countries), and by socio-economic status (either income or employment status), or with age (in 15 countries). Caps and deductibles were only used by five systems. Drug cost-containment strategies targeting physicians were also identified in 24 countries, including guideline-based prescribing, prescription monitoring and incentive structures. CONCLUSIONS: There was variable use of cost-containment strategies to limit pharmaceutical expenditures in publicly funded formularies within OECD countries. Further research is needed to determine the best approach to constrain costs while maintaining access to pharmaceutical drugs.
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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 | 0,022 | 0,105 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,028 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».