The Economic Consequences of Generic Substitution for Antiepileptic Drugs in a Public Payer Setting: The Case of Lamotrigine
Notice bibliographique
Résumé
Generic substitution of antiepileptic drugs (AEDs) may increase pharmacy utilization, thus counterbalancing per-pill savings. The purpose of our study was to analyze the economic impact of government-mandated switching from branded to generic lamotrigine. Patients in a Canadian public pharmacy claims database using branded lamotrigine (Lamictal GlaxoSmithKline, UK) in 2002 converted to generic lamotrigine in 2003 and were observed from July 2002 to March 2006. Patients used branded lamotrigine for >or=90 days pre-generic entry and had >or=1 claim for generic lamotrigine post-generic entry. For the generic period, observed per-patient monthly drug costs were calculated as the sum of costs for lamotrigine, other AEDs, and non-AEDs. Expected per-patient drug costs were estimated assuming lamotrigine dose and other prescription drug utilization in the generic period were identical to those observed during the brand period. Differences between observed and expected costs were compared. Among 1,142 branded lamotrigine users, overall average monthly drug costs per person were expected to decrease by $30.55 due to lower pill costs. Instead, they fell by $11.98 from the brand to the generic periods (p < 0.001). Because of dosage changes, lamotrigine costs decreased by $29.92 instead of the anticipated $33.87 (p < 0.001). Increased pharmacy utilization caused other AED costs to rise by $6.29 versus the expected $0.36 (p < 0.001), while non-AED drug cost increased by $11.64 rather than by $2.95 (p < 0.001). We concluded that conversion to generic lamotrigine resulted in lower than expected cost savings. Further research is necessary to determine whether this is due to reduced effectiveness and/or tolerability. Payers may weigh smaller-than-expected cost reductions against a possible decrease in effectiveness to assess the relevance of mandatory generic switching of lamotrigine.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».