The Life Cycle of Pharmaceuticals: A Cross-National Perspective
Notice bibliographique
Résumé
This study provides a life cycle perspective on cross-national differences in pharmaceutical prices, volumes and expenditures. Most previous studies have focused solely on cross-national differences in drug prices, comparing prices for a small sample of branded products at a single point in time. However, policymakers are increasingly concerned with total drug expenditures, which reflect volume and average prices for all products. Similarly, the pharmaceutical industry, in making decisions about pricing and launch of a drug in different countries, is concerned not only with launch price but also with the total life cycle profile of price, volume and lifetime return on investment. Globally, both policymakers and industry should be concerned with the relative contributions of different countries to the common costs of pharmaceutical research and development (R&D). These relative contributions depend not only on relative prices but also on per capita consumption and hence total expenditures. The life cycle price, volume and expenditure profiles reported here address some of these policy and corporate questions, while also making a contribution to the methodology of cross-national comparisons for medicines. In this study we use comprehensive data on outpatient sales for all drugs in seven countries (Canada, France, Germany, Italy, Japan, the UK, and the US) for the period 1981-1992 to provide cross-national comparisons of the profiles for average price, per capita volume and expenditure over the life of a molecule. Since our price data are at the manufacturer level, our measures can be interpreted as per capita expenditure on pharmaceuticals from the payer's perspective or per capita revenue from the manufacturer's perspective. The life cycle expenditure profiles are also converted to a discounted present value at launch, which provides a rough summary measure of each country's per capita contribution to the common costs of R&D.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».