An overview of biosimilars and non-biologic complex drugs in Europe, the United States, and Canada and their relevance to multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
The advent of biological medicines has significantly transformed the landscapes of many disease spaces and improved the lives of millions around the world. However, the structural complexity and sensitivity of such products result in a high price tag, adding to already financially strained healthcare systems. As these and other expensive complex drugs lose market exclusivity, stakeholders eagerly await the arrival of lower cost alternatives, such as biosimilars and subsequent entry non-biological complex drugs (NBCDs). Nevertheless, stakeholders remain uncertain about key issues which have resulted in heterogeneous reimbursement policies and varying levels of biosimilar uptake and subsequent entry NBCD approval processes between different markets. With the imminent introduction of both subsequent entry NBCDs and biosimilars for multiple sclerosis (MS), it is important to get a better understanding of this new class of products and how healthcare systems have been adapting to their use. This article defines biosimilars and subsequent entry NBCDs and provides an overview of how these products have been introduced in Europe, the United States, and Canada from a regulatory, health technology, and reimbursement perspective. In addition, this article briefly explores the potential impact and outlook of biosimilar and NBCD products related to MS.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».