Drug funding price negotiations: Towards achieving a balance between individual and population gains in health benefits.
Notice bibliographique
Résumé
6641 Background: Drug price negotiation to lower cost to a cost-effectiveness threshold (λ) is a recognized approach to improve health care opportunities for the greater benefit of the population. Critics have raised concerns for this approach given the additional time required and speculated loss of quality-adjusted life-years (QALY) for patients. The current study aimed to quantify the incremental net health benefit (INHB) of publicly funded oncology drugs, if funding occurred at list prices without (w/o) negotiations. Methods: Pan-Canadian Oncology Drug Review submissions were reviewed to identify funded drugs with unique indications. For included drug indications economic guidance panel (EGP) reports were reviewed for incremental costs (ΔC) and ΔQALY from manufacturer’s base case cost-effectiveness analyses, EGP lower (LL) and upper limit (UL) re-analyzed estimates (based on list prices). Number of new cases in Ontario (most populous province in Canada) per indication (2017-18) was obtained from provincial databases. Annual QALY gain for each indication was determined by: (ΔQALY×cases). Provincial QALY gain/loss w/o price negotiations to reference λ was estimated by: (INHB= [ΔQALY− (ΔC/λ)] ×cases). Incremental net monetary benefit demonstrated annual monetary gain/loss w/o price negotiations to reference λ: (INMB= [(ΔQALY×λ) −ΔC] ×cases). Results: 34 drug indications including 4,629 new cases were identified. Annual QALY gain for funded indications using manufacturer, LL and UL estimates was 1,851, 1,617 and 1,301, respectively. At reference λ CAD$100,000/QALY, funding w/o negotiations resulted in loss of 2,176, 2,368, 2,451 QALY, representing budgetary diversions away from other health care interventions. This would result in a provincial net annual loss of 325, 751 and 1,150 QALY, respectively. INMB demonstrated provincial net monetary loss of CAD$32,472,389, $75,113,684 and $115,022,331, respectively. Conclusions: Despite an annual gain in QALY for funded drug indications, a net provincial loss in QALY w/o price negotiations was demonstrated. Thus, supportive evidence exists for drug price negotiations towards the promotion of health benefits for the population.
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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 | 0,054 | 0,116 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».