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Enregistrement W3183715790 · doi:10.1177/17411343211035168

Brand drug companies impeding generic drug company access to product samples: Estimated prevalence and impact on drug costs

2021· article· en· W3183715790 sur OpenAlexafffundabout
Paul Grootendorst

Notice bibliographique

RevueJournal of Generic Medicines The Business Journal for the Generic Medicines Sector · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiquePharmaceutical Economics and Policy
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesAssociation canadienne du médicament générique
Mots-clésGeneric drugDrugBusinessMarket shareBrand namesProduct (mathematics)Drug developmentMarketingCompetition (biology)Order (exchange)MedicinePharmacologyFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Some brand drug companies have stymied attempts by generic drug companies to obtain samples of brand drugs needed to develop and gain regulatory approval for their generic products. This conduct, which has been reported in both the US and Canada, raises drug costs to drug plans and other payors and can lessen competition. The literature to date contains little empirical evidence on the prevalence of this conduct, the attendant effects on generic drug market launches and costs incurred by drug payors. This paper addresses these questions for Canada, using data on the drug development projects undertaken by the members of the Canadian Generic Pharmaceutical Association over the period 2015–2019. I found that about 16% of generic drug development projects were delayed due to originator firm efforts to impede access to samples of their drugs. The median generic drug launch delay (among affected drugs) attributable to the challenged conduct was 6 months. The additional costs to drug payors from the resulting delays in generic drug launches over the analysis period was in the order of $284 million, or $57 million annually. This study did not explore the additional generic drug development costs attributable to the challenged conduct.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,415
Score d'incertitude au seuil0,825

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,135
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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