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Enregistrement W2030256295 · doi:10.1071/ah090192

Transparency in pricing arrangements for medicines listed on the Australian Pharmaceutical Benefits Scheme

2009· article· en· W2030256295 sur OpenAlexaff
Jane Robertson, Emily Walkom, David Henry

Notice bibliographique

RevueAustralian Health Review · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPharmaceutical Benefits SchemeTransparency (behavior)NegotiationListing (finance)SubsidyHealth economicsBusinessDrug pricingGovernment (linguistics)Public economicsHealth carePharmaceutical policyActuarial scienceEconomicsHealth policyFinanceMedicineLawPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Australia's system for assessing the cost-effectiveness of drugs for listing under the Pharmaceutical Benefits Scheme (PBS) is recognised internationally. A variety of mechanisms, such as evidence-based rules for determining eligibility for initial or continuing subsidy, price-volume agreements, rebates, and caps on government expenditure are used to contain PBS expenditures. In this paper we assess the extent of use of special pricing arrangements in Australia and how and where they are communicated to health professionals and the community. We searched publicly available documents published by the Pharmaceutical Benefits Advisory Committee (PBAC) and the Pharmaceutical Benefits Pricing Authority (PBPA). We found 73 medicines where special pricing arrangements had been applied and where prices appearing on the Schedule of Pharmaceutical Benefits might differ from those considered to be "cost-effective" by the PBAC. Reporting of these special pricing agreements was inconsistent and generally non-transparent. In some, the lack of transparency may have reflected the desire of manufacturers to disguise the true negotiated price, lest it weaken their negotiation position in other jurisdictions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,195
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,464
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,195
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1950,464
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0110,014
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0080,009
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,679
Tête enseignante GPT0,544
Écart entre enseignants0,135 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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