The impact on health outcome measures of switching to generic medicines consequent to reference pricing: the case of olanzapine in New Zealand
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: New Zealand's Pharmaceutical Management Agency (PHARMAC) manages the list of medicines available for prescribing with government subsidy, within a fixed annual medicines budget. PHARMAC achieves this through a mix of pricing strategies including reference pricing. In 2011, PHARMAC applied generic reference pricing to olanzapine tablets. AIM: This study sought to evaluate change in outcome measures of patients switching from originator to generic olanzapine consequent to the introduction of the policy. METHODS: A retrospective study using national health data collections was conducted. Outcome measures included medicines indicators (change in dosage, concomitant therapy and treatment cessation), health care service indicators (use of emergency departments, hospitals and specialist services), surveillance reports of adverse events, and mortality. RESULTS: Subsequent to the removal of funding for originator brand olanzapine tablets, 99.7% of patients meeting the inclusion criteria switched to using generic olanzapine. Limited case reports of suspected therapeutic loss were received in the study time period. No increase in use of additional oral or injectable antipsychotic medication was observed after switching, nor any increase in other unique, non-antipsychotic prescription items. However, a high incidence of multiple switching between available brands was found. No net impact of switching brands on health service utilisation or mortality was found. DISCUSSION: The study shows that a switch can be made safely from originator olanzapine to a generic brand, and suggests that switching to generics should generally be viewed more positively. Generic reference pricing achieves considerable savings and, as a pricing policy, could be applied more widely.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».