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Enregistrement W2747517682 · doi:10.1186/s12992-017-0285-x

Merger mania: mergers and acquisitions in the generic drug sector from 1995 to 2016

2017· article· en· W2747517682 sur OpenAlex
Marc‐André Gagnon, Karena D. Volesky

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueGlobalization and Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiquePharmaceutical Economics and Policy
Établissements canadiensMcGill UniversityCarleton University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchBloomberg L.P.
Mots-clésMergers and acquisitionsSocial policyQuality of Life ResearchManiaBusinessPublic financePublic healthEconomicsPolitical scienceMedicineFinancePsychiatryLawMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Drug shortages and increasing generic drug prices are associated with low levels of competition. Mergers and acquisitions impact the level of competition. Record merger and acquisition activity was reported for the pharmaceutical sector in 2014/15, yet information on mergers and acquisitions in the generic drug sector are absent from the literature. This information is necessary to understand if and how such mergers and acquisitions can be a factor in drug shortages and increasing prices. METHODS: Data on completed merger and acquisition deals that had a generic drug company being taken over (i.e. 'target') were extracted from Bloomberg Finance L.P. The number and announced value of deals are presented globally, for the United States, and globally excluding the United States annually from 1995 to 2016 in United States dollars. RESULTS: Generic drug companies comprised 9.3% of the value of all deals with pharmaceutical targets occurring from 1995 to 2016. Globally, in 1995 there were no deals, in 2014 there were 22 deals worth $1.86 billion, in 2015 there were 34 deals totalling $33.56 billion, and in 2016 there were 42 deals worth in excess of $44 billion. This substantial increase was partially attributed to Teva's 2016 acquisition of Allergan's generic drug business. The surge in mergers and acquisitions for 2015/16 was driven by deals in the United States, where they represented 89.7% of the dollar value of deals in those years. CONCLUSIONS: The recent blitz in mergers and acquisitions signals that the generic drug industry is undergoing a transformation, especially in the United States. This restructuring can negatively affect the level of competition that might impact prices and shortages for some products, emphasizing the importance of updating regulations and procurement policies.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,665
Score d'incertitude au seuil0,836

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,244 · 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