Drug pricing and reimbursement in Europe: Strategy and tactics
Notice bibliographique
Résumé
The increase of the research and development (R&D) costs and the time needed for development has resulted in a shortening of the market exclusivity period and has put pressure on fair return on investment for brands. Obtaining a higher price will help contribute to achieve this goal. In the pharmaceutical industry, two subsequent forms of pricing have to be taken into consideration: pricing and reimbursement. The approach where, early on in the R&D process, products are developed that add value to the (existing) treatment options and where enough data are generated during the development will be successful in giving the company a fair return on investment. In Europe (and Canada) where pricing is historically lower and regulated by local agencies, all having different ways to control drug prices, a well-considered R&D and regulatory strategy developed in close collaboration with marketing will lead to success. This success will only materialise with good and fair pricing if, together with the above-mentioned strategy, a well-established communication plan for the new 'consumers' in the healthcare sector (physicians, authorities and reimbursement responsible, as well as patient organisations) is set in place. Thorough communication between the different departments in the company from the first steps in the research through development until final market authorisation will enhance the chances of the product's success in the market.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».