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Enregistrement W2090189145 · doi:10.1517/14656560903140525

The economic implications of generic substitution of antiepileptic drugs: a review of recent evidence

2009· review· en· W2090189145 sur OpenAlexaffabout
Mei Sheng Duh, Kevin E. Cahill, Pierre Emmanuel Paradis, Pierre Y. Crémieux, Paul E. Greenberg

Notice bibliographique

RevueExpert Opinion on Pharmacotherapy · 2009
Typereview
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiquePharmaceutical Economics and Policy
Établissements canadiensGroup for Research in Decision Analysis
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFood and drug administrationBioequivalenceGeneric drugMEDLINEDrugSubstitution (logic)Drug approvalAntiepileptic drugAlternative medicineEpilepsyFamily medicinePsychiatryPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The US Food and Drug Administration (FDA) considers generic and branded drugs to be therapeutically equivalent if they are pharmaceutically equivalent and bioequivalent. The American Academy of Neurology (AAN) disagrees and opposes generic substitution of branded antiepileptic drugs (AEDs) without physician and patient approval due to the risk of loss of seizure control. OBJECTIVE: To review the evidence to date surrounding the economic impact of brand-to-generic substitutions of AEDs. METHODS: A systematic search of PubMed and MEDLINE was conducted; the bibliographies of key articles obtained from the search were used to identify additional sources. RESULTS/CONCLUSION: Current literature suggests statistically higher overall healthcare costs during periods of generic AED use than during periods when branded AED are used, consistently demonstrated across different countries (Canada and the USA) and in both stable and unstable epilepsy patients, with more pronounced cost increases in patients receiving multiple generic versions. Brand-to-generic substitutions of AEDs do not necessarily reduce overall healthcare costs and may even increase them.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0060,010
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,254
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,202 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations26
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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