Fixed and flexible formularies as cost-control mechanisms
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this review is to consider the prevalent types of fixed and flexible formularies, the general economic principles on which they are based and the evidence for their effectiveness in controlling rising drug expenditures. The principal-agent relationship and economic model underlying the various types of formularies are described. The principal-agent model describes a relationship where there is an asymmetry of information between two parties involved in a particular task. As a result of this asymmetry of information, the party with less information (the principal) allows the party with more information (the agent) to make decisions about that task or activity for them. In the case of formularies and cost-control, the principal is the payer. Depending on the incentives offered by the formulary, the agent can alternately be the prescriber, dispenser or patient. The success of a formulary type to control costs is dependent on two main factors. First, the payer (the principal) must identify the agent for whom it is reasonable to create incentives that incorporate the financial risks associated with use of the drugs. Second, the payer must develop a structure that best aligns the principal and agent objectives. The principal-agent framework serves as the vehicle through which the authors examine five major types of formularies (i.e., closed, best available price, reference-based pricing, tiered and open formularies) and their inherent incentives and limitations. The evidence for their effectiveness as cost-control mechanisms is reviewed and the system factors that can affect formulary success will be discussed. Finally, the authors' observations are summarized and interpreted, and suggested implications for future use of formularies in controlling the costs of pharmaceutical use are offered.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,005 | 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; 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 ».