PP86 Impact Of Health Technology Assessment On Drug Price Negotiations: Canada
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Subsequent to review by Canada's two central health technology assessment (HTA) agencies, confidential drug prices are negotiated by the pan-Canadian Pharmaceutical Alliance (pCPA) on behalf of public drug plans. This analysis is the first to examine characteristics of drugs considered for negotiation, and the duration of negotiations, from inception in 2011 to August 2017. The objectives were to identify how HTA recommendations impacted price negotiations, and in particular the role of health economics in the process. Methods: The dataset contained 208 drug indications from the pCPA archives: those with a decision to negotiate (n=155) or a decision not to negotiate (n=53). Data were abstracted from the publicly-maintained websites of the respective agencies; descriptive statistics were conducted. Results: There was close but imperfect alignment between the HTA agency listing recommendation and the pCPA's decision to negotiate. The incremental cost-effectiveness ratio (ICER) of negotiated drugs (as estimated by HTA agencies) approached CAD 200,000/QALY (i.e. USD 157,000) for oncology drugs, but was closer to CAD 100,000/QALY (i.e. USD 78,000) for non-oncology drugs, revealing that negotiations would require a substantial discount to achieve conventionally ‘acceptable’ value-for-money. ICERs were influential to non-oncology drug recommendations (and were increasingly used to set pCPA negotiation targets) but did not appear to influence oncology drug HTA recommendations. The time period required to initiate negotiations was dramatically shorter for oncology versus non-oncology drugs (53 versus 263 days), and also differed markedly between therapeutic areas. The time period for pCPA activities was surprisingly similar for drugs recommended without a price condition and for those conditional on a price reduction. Conclusions: These findings revealed an implicit prioritization pattern at the pCPA, as well as the evolving role of health economics in Canada's two-stage reimbursement process.
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 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 | 0,024 | 0,146 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,010 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 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 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 ».