Pricing and Promotional Decisions of a Drug Manufacturer with the Presence of a Price-Volume Agreement
Notice bibliographique
Résumé
Physicians prescribe not only based on the health outcome and costs of a drug, but also based on their personal experience and preference for certain drugs. Thus, drug manufacturers invest a significant amount of promotional efforts to influence physicians, efforts including detailing, invited conferences, and sponsored research, etc. Since a third-party payer must pay for all claims for a drug that is covered by an insurance plan, the expense for the drug may be very high and uncertain. To control increasing drug costs and sales uncertainty, price-volume agreements have been proposed as a way to reduce the risk of higher-than-expected drug expenses. In such agreements, a drug manufacturer has to return a portion to the payer of sales exceeding a pre-specified volume threshold. In this paper, we investigated the drug pricing and promotional decisions of a drug manufacturer in the presence of a price-volume agreement under three different pricing scenarios. We found it not necessarily true that a high drug price or a high quality drug (with a high health benefit) reduces the manufacturer’s motivation to promote. We also found that the existence of a price-volume agreement may not increase the drug price, but it does help control the promotional effort. Although a negotiated price may be lower than the price set by the manufacturer, a negotiation may not always be preferred because the manufacturer’s profit is reduced by the negotiation and thus an agreement may not be reached under certain circumstances.
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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 | 0,008 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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; 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 ».