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Enregistrement W2759477597 · doi:10.2147/ceor.s140063

Drug tendering: drug supply and shortage implications for the uptake of biosimilars

2017· review· en· W2759477597 sur OpenAlexaff
George Dranitsaris, Ira Jacobs, Carol F. Kirchhoff, Robert Popovian, Lesley G Shane

Notice bibliographique

RevueClinicoEconomics and Outcomes Research · 2017
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueBiosimilars and Bioanalytical Methods
Établissements canadiensAugmentium Pharma Consulting (Canada)
Organismes subventionnairesPfizer
Mots-clésBiosimilarProcurementMedicineEconomic shortageIncentiveHealth careBusinessRisk analysis (engineering)PharmacologyMarketingEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to the continued increase in global spending on health care, payers have introduced a number of programs, policies, and agreements on pharmaceutical pricing in order to control costs. While incentives to increase generic drug use have achieved significant savings, other cost-containment measures are required. Tendering is a formal procedure to purchase medications using competitive bidding for a particular contract. Although useful for cost containment, tendering can lead to decreased competition in a given market. Consequently, drug shortages can occur, resulting in changes to treatment plans to products that may have lower efficacy and/or an increased risk of adverse effects. Therefore, care must be taken to ensure that tendering does not negatively impact patient care or the health care system. A large and expanding portion of total pharmaceutical expenditure is for biologic therapies. These agents have revolutionized the treatment of many diseases, including cancer and inflammatory conditions; however, patient access to biologic drugs can be limited due to availability, insurance coverage, and cost. As branded biologic therapies reach the end of patent- and data-protection periods, biosimilars are being approved as lower-cost alternatives. Biosimilars are products that are highly similar to the originator product with no clinically meaningful differences in terms of safety, purity, or potency. As more biosimilars receive regulatory approval and adoption increases, these therapies are expected to have an impact on global health care spending and should result in overall savings. However, the use of tendering to maximize the potential benefits of biosimilars has varied across the world. Therefore, the objectives of this review are to examine the drug-tendering process and its implications on drug supply and drug shortages, as well as to describe biosimilars and how tendering may influence their uptake.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,093
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,193

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,093
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0090,010
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0090,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0580,004

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 Opus0,388
Tête enseignante GPT0,551
Écart entre enseignants0,162 · 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

Citations64
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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