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Enregistrement W3121470554

High Drug Prices, Big R&D Spenders and “Free Riders”: Canada in the Topsy Turvy World of Pharmaceuticals

2019· article· en· W3121470554 sur OpenAlexaboutno aff
Åke Blomqvist, Rosalie Wyonch

Notice bibliographique

RevueC.D. Howe Institute Commentary · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiquePharmaceutical Economics and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessSubsidyGovernment (linguistics)NegotiationPurchasingPharmaceutical industryPublic economicsIncentiveFinanceEconomicsMarketingMarket economyLawPolitical scienceBiotechnology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main reason why health and general living standards in the world’s developed countries are so much better than in earlier eras is that today’s technology is much more advanced. But new technology does not come for free. Most of it, in healthcare and elsewhere, comes about because large amounts of resources are spent on R&D. All countries, especially those with high per-capita incomes, face an inevitable tension between their obligation to contribute their fair share to global pharmaceutical R&D financing and their desire to save money for the taxpayers, private insurers and patients who pay for drugs. In this Commentary, we compare how patent law and pharmaceutical regulation help determine drug prices in Canada, the US, and major countries in Europe and Australasia. Different countries respond in different ways to balancing the need to contain drug spending with contributing to the development of new pharmaceutical technologies that improve our ability to treat previously untreatable conditions. Government policy in many other countries plays a more comprehensive role than it does in Canada, either in the form of direct regulation of drug prices or via the government’s role, direct or indirect, in the process under which insurance plans negotiate with pharmaceutical companies about drug purchasing and pricing. Specifically, we examine what policies Canada should pursue to help overcome criticism that it is a free rider while avoiding paying more than its fair share. With complex interactions between regulations, patent laws, and R&D tax incentives and subsidies, it is difficult to determine whether Canada’s contributions to global pharmaceutical R&D are “optimal.” It is clear, however, that Canada is less of a free-rider than some other countries that employ restrictive drug pricing policies. Conversely, evidence suggests that US consumers pay more than their fair share towards pharmaceutical R&D due to high prices. Though lower than in the US, published prices of patented pharmaceuticals in Canada are comparable to or higher than in many other developed nations, as are our contributions to business R&D through direct funding and tax expenditures. We recommend that Canada pursue a two-track strategy. In the short run, we benefit from and, therefore, should aim for the lowest drug prices that we can get without inviting opposition from our main trading partners. But we should simultaneously work with our trading partners and international agencies toward a model of global R&D funding that overcomes the free-rider problem and moves us closer to a more efficient management of this aspect of the global commons.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,888
Score d'incertitude au seuil0,814

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0230,016
Communication savante0,0120,004
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0160,016
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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