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Enregistrement W2887681591 · doi:10.3389/fphar.2018.00938

Availability and Affordability of Drugs With a Conditional Approval by the European Medicines Agency; Comparison of Korea With Other Countries and the Implications

2018· article· en· W2887681591 sur OpenAlexaboutno aff
Hye-Young Kwon, Hyungmin Kim, Brian Godman

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Pharmacology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiquePharmaceutical Economics and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgency (philosophy)Drug approvalPharmacologyMedicineBusinessTraditional medicineDrug

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: There have been concerns with the availability and affordability of EMA’s recently approved medicines with a conditional approval in Korea. This needs to be addressed to provide future guidance to the authorities in Korea. Objective: Compare the availability and affordability of medicines with a conditional approval by the European Medicine Agency (EMA) among 12 countries (US, UK, France, Germany, Swiss, Italy, Japan, Canada, Taiwan, Australia, New Zealand and Korea) in light of access to medicine concerns in Korea. Methods: 13 medicines were selected and compared in terms of their availability and affordability across 12 countries. Approval rate for the selected medicines and time lag to approval on the basis of EMA’s approval dates were calculated. Reimbursement status and prices were compared as proxies of affordability. Results: The average approval rate was 35.2% for the selected medicines for all countries outside the EU countries. The highest rate was in US (69.2%) followed by Korea (46.5%). An average of 182 days was taken among the countries for approval. The US (Median -355 days) was the country where the medicines were most rapidly approved. Korea (152 days) ranked the fifth most rapidly approving country. An average listing or reimbursement rate for all countries was 51.1%. The US ranked 100% for the listing of their approved medicines followed by Germany (92.3%). Korea (66.7%) ranked seventh. Price dispersion ranged from 1.1 to 2.8. When the prices of 4 drugs listed in Korea were compared, Korean prices were relatively high. Conclusions: Korea was found to be a county where market authorization tended to be made earlier than others and subsequent reimbursement and pricing were not rigid even generous compared to other Asian-pacific countries. Korean drug benefit policies for listing and pricing did not appear to hinder access to medicines even with a conditional approval in comparison with others.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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