Variation in the prices of oncology medicines across Europe and the implications for the future
Notice bibliographique
Résumé
Introduction/Objectives: Health authorities are facing increasing challenges to the sustainability of their healthcare systems because of the growing expenditures on medicines, including new, high-priced oncology medicines, and changes in disease prevalence in their ageing populations. Medicine prices in European countries are greatly affected by the ability to negotiate reasonable prices. Concerns have been expressed that prices of patented medicines do not fall sufficiently after the introduction of lower-cost generic oncology medicines. The objective of this study was to examine the associations over time in selected European countries between the prices of oral oncology medicines, population size, and gross domestic product (GDP) before and after the introduction of generic versions. Evidence of periodic reassessments of the price, value, and place in treatment of these medicines was also looked for. The goal of this review was to stimulate debate about possible improvements in approaches to reimbursement negotiations. Methodology: Analysis was performed of reimbursed prices of three oral oncology medicines (imatinib, erlotinib and fludarabine) between 2013 and 2017 across Europe. Correlations were explored between GDP, population size, and prices. Findings were compared with previous research regarding prices of generic oral oncology medicines. Results: The prices of imatinib, erlotinib and fludarabine varied among European countries, and there was limited price erosion over time in the absence of generics. There appeared to be no correlation between population size and price, but higher prices of on-patent oral cancer medicines were seen among countries with higher GDP per capita. Conclusion: Limited price erosion for patented medicines contributed to increases in oncology medicine budgets across the region. There was also a concerning lack of evidence re-assessments of the price, value, and place in treatment of patented oncology medicines following the loss of patent protection of standard medicines. The use of such proactive re-assessments in negotiating tactics might positively impact global expenditures for oncology medicines.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».