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Enregistrement W2767123116 · doi:10.1177/1352458517739976

An overview of biosimilars and non-biologic complex drugs in Europe, the United States, and Canada and their relevance to multiple sclerosis

2017· review· en· W2767123116 sur OpenAlexaboutno aff
Sophia Gran-Ruaz, Arvind Mani, Sherry O’Quinn

Notice bibliographique

RevueMultiple Sclerosis Journal · 2017
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueBiosimilars and Bioanalytical Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiosimilarReimbursementMultiple sclerosisBusinessRelevance (law)Public economicsHealthcare systemCompetition (biology)Health careRisk analysis (engineering)Industrial organizationMedicineEconomicsPolitical scienceEconomic growthImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,973
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,273
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,079 · 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

Citations7
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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