Inter-jurisdictional cooperation on pharmaceutical product listing agreements: views from Canadian provinces
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Confidential product listing agreements (PLAs) negotiated between pharmaceutical manufacturers and individual health care payers may contribute to unwanted price disparities, high administrative costs, and unequal bargaining power within and across jurisdictions. In the context of Canada's decentralized health system, we aimed to document provincial policy makers' perceptions about collaborative PLA negotiations. METHODS: We conducted semi-structured telephone interviews with a senior policy maker from nine of the ten Canadian provinces. We conducted a thematic analysis of interview transcripts to identify benefits, drawbacks, and barriers to routine collaboration on PLA negotiations. RESULTS: Canadian policy makers expressed support for joint negotiations of PLAs in principle, citing benefits of increased bargaining power and reduced inter-jurisdictional inequities in drug prices and formulary listings. However, established policy institutions and the politics of individual jurisdictional authority are formidable barriers to routine PLA collaboration. Achieving commitment to a joint process may be difficult to sustain among heterogeneous and autonomous partners. CONCLUSIONS: Though collaboration on PLA negotiation is an extension of collaboration on health technology assessment, it is a very significant next step that requires harmonization of the outcomes of decision-making processes. Views of policy makers in Canada suggest that sustaining routine collaborations on PLA negotiations may be difficult unless participating jurisdictions have similar policy institutions, capacities to implement coverage decisions, and local political priorities.
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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 | 0,020 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,038 | 0,010 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».