National trends in prescription drug expenditures and projections for 2020
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To report historical patterns of pharmaceutical expenditures, to identify factors that may influence future spending, and to predict growth in drug spending in 2020 in the United States, with a focus on the nonfederal hospital and clinic sectors. METHODS: Historical patterns were assessed by examining data on drug purchases from manufacturers using the IQVIA National Sales Perspectives database. Factors that may influence drug spending in hospitals and clinics in 2020 were reviewed, including new drug approvals, patent expirations, and potential new policies or legislation. Focused analyses were conducted for specialty drugs, biosimilars, and diabetes medications. For nonfederal hospitals, clinics, and overall (all sectors), estimates of growth of pharmaceutical expenditures in 2020 were based on a combination of quantitative analyses and expert opinion. RESULTS: In 2019, overall US pharmaceutical expenditures grew 5.4% compared to 2018, for a total of $507.9 billion. This increase was driven to similar degrees by prices, utilization, and new drugs. Adalimumab was the top drug in US expenditures in 2019, followed by apixaban and insulin glargine. Drug expenditures were $36.9 billion (a 1.5% increase from 2018) and $90.3 billion (an 11.8% increase from 2018) in nonfederal hospitals and clinics, respectively. In clinics, growth was driven by new products and increased utilization, whereas in hospitals growth was driven by new products and price increases. Several new drugs that will likely influence spending are expected to be approved in 2020. Specialty and cancer drugs will continue to drive expenditures. CONCLUSION: For 2020 we expect overall prescription drug spending to rise by 4.0% to 6.0%, whereas in clinics and hospitals we anticipate increases of 9.0% to 11.0% and 2.0% to 4.0%, respectively, compared to 2019. These national estimates of future pharmaceutical expenditure growth may not be representative of any particular health system because of the myriad of local factors that influence actual spending.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 découle