Increase in Drug Spending in Canada Due to Extension of Data Protection for Biologics: A Descriptive Study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Biologics are currently protected from competition by eight years of data protection. The renegotiated North American Free Trade Agreement (NAFTA) increases data protection from 8 to 10 years. This study investigates the effect of such an extension on drug spending in Canada. Methods: A list of currently available biologics eligible for data protection along with their 2017 sales was compiled. Two years were added to the current expiration date of data protection to see if it exceeded patent protection, and any theoretical change in spending due to delayed competition was calculated. The number of biologics approved after January 1, 1995, that have competition and the time until competition started was analyzed. Theoretical competition due to increased data protection for biologics where data protection has already expired was examined. Results: Depending on how much of the market is captured by biologic competitors and how strong the patents are, lost savings from data protection extension could range from $0 to $305.8 million. One biologic competitor currently on the market could theoretically have been affected by an increase in data protection. Increased data protection would have had minor effects on products that have already lost data protection. Discussion: The potential impact on drug expenditures of a two-year extension in data protection is highly variable. Possible increases in spending on biologics strengthen the rationale for a national pharmacare plan where monopsony buying power would help to control drug prices overall and offset increased spending on biologics.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».