Toward Value-Based Pricing to Boost Cancer Research and Innovation
Notice bibliographique
Résumé
The high market price of new anticancer agents has stimulated debate about the long-term sustainability of healthcare systems and whether these new agents can continue to be supported by public healthcare or by private insurers. In addition, some drugs have been approved with limited clinical benefit, raising concerns about setting a minimum requirement for medical benefit. Options to resolve these problems include raising the bar for approval of new drugs and/or pricing of new agents based on the medical benefit that they offer to patients. In this commentary, we suggest that new agents should be marketed in a two-step process that would include first the approval of the new drug by the regulatory agencies and second the introduction of a market price based on the medical benefit that the new intervention offers to patients. Introduction of value-based pricing would maintain the sustainability of health care systems and would improve drug development, as it would pressure pharmaceutical companies to become more innovative and avoid the development of compounds with limited benefit. Value-based pricing could also stimulate the funding of research directed to development of new anticancer drugs with novel mechanisms of action. Cancer Res; 76(11); 3127-9. ©2016 AACR.
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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 | 0,028 | 0,104 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,010 |
| Communication savante | 0,010 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,025 | 0,025 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».