The Impact of Patent Expiry on Drug Prices: A Systematic Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to evaluate the impact of patent expiry on drug prices by means of a systematic literature review. METHODS: A systematic literature search was performed in PubMed to identify all published literature on the impact of patent expiration on drug prices. Additional literature was identified using a less distinct syntax in Google Scholar and EconLit. Data extraction followed a standardized assessment form containing the domains study type, study aim, reported outcomes, number of drugs and drug classes assessed, and originators or generics assessed. RESULTS: The 16 identified studies that assessed impact of patent expiry on drug prices showed that price developments after patent expiration varied between countries. The included studies assessed price developments for the USA, Canada, Australia, the UK, the Netherlands, Germany and France, Spain, Italy, Norway, Sweden and Denmark. The number of drugs included within different studies ranged between 1 and 219. The identified studies indicated that drug prices decreased significantly after patent expiry with drug price ratios ranging from 6.6 to 66% 1-5 years after patent expiry. CONCLUSION: Drug prices decrease significantly after patent expiry. The extent of this price reduction varied greatly between products and countries. For this reason, country-specific analyses on price developments after patent expiry should be used when these are considered in decision making. Future research should be dedicated to gathering more country-specific data to reduce the uncertainty with regard to price developments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,053 | 0,219 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».