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Enregistrement W4283372505 · doi:10.1016/j.lanwpc.2022.100506

Monoclonal antibodies and Fc-fusion protein biologic medicines: A multinational cross-sectional investigation of accessibility and affordability in Asia Pacific regions between 2010 and 2020

2022· article· en· W4283372505 sur OpenAlex
Xinning Tong, Xue Li, Nicole Pratt, Jodie Hillen, Ty Stanford, Michael Ward, Elizabeth E. Roughead, Edward Chia‐Cheng Lai, Ju‐Young Shin, Franco Wing Tak Cheng, Kuan Peng, Chak Sing Lau, Wai K. Leung, Ian Chi Kei Wong

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Regional Health - Western Pacific · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueBiosimilars and Bioanalytical Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJanssen PharmaceuticalsHealth and Medical Research FundLi Ka Shing Faculty of Medicine, University of Hong KongNational Health and Medical Research CouncilMerck Sharp and DohmeGlaxoSmithKlineUniversity of Hong KongResearch Grants Council, University Grants CommitteeBristol-Myers SquibbElectrochemical SocietyNovartisEuropean CommissionAmgenPfizerBayer
Mots-clésConsumption (sociology)Per capitaPopulationEconomicsBusinessMedicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Monoclonal antibody (mAb) and Fc-fusion protein (FcP) are highly effective therapeutic biologics. We aimed to analyse consumption and expenditure trends in 14 Asia-Pacific countries/regions (APAC) and three benchmark countries (the UK, Canada, and the US). Methods: We analysed 440 mAb and FcP biological products using the IQVIA-MIDAS global sales database. For each year between 2010 and 2020 inclusive, we used standard units (SU) sold per 1000 population and manufacture level price (standardised in 2019 US dollars) to evaluate consumption (accessibility) and expenditure (affordability). Changes of consumption and expenditure were estimated using compound annual growth rate (CAGR). Correlations between consumption, country's economic and health performance indicators were measured using Spearman correlation coefficient. Findings: Between 2010 and 2020, CAGRs of consumption in each region ranged from 7% to 34% and the CAGRs of expenditure ranged from 9% to 31%. The median consumption of biologics was extremely low in lower-middle-income economies (0·29 SU/1000 population) compared with upper-middle-income economies (1·20), high-income economies (40·94) and benchmark countries (109·55), although the median CAGRs of biologics consumption in lower-middle-income economies (31%) was greater than upper-middle-income (14%), high-income economies (13%) and benchmark countries (9%). Consumption was correlated with GDP per capita [Spearman's rank correlation coefficient (r) = 0·75, p < 0·001], health expenditure as a percentage of total (r = 0·83, p < 0·001) and medical doctors' density (r = 0·85, p < 0·001). Interpretation: There have been significant increases in mAb and FcP biologics consumption and expenditure, however accessibility of biological medicines remains unequal and is largely correlated with country's income level. Funding: This research was funded by NHMRC Project Grant GNT1157506 and GNT1196900; Enhanced Start-up Fund for new academic staff and Internal Research Fund, Department of Medicine, LKS Faculty of Medicine, University of Hong Kong.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,678

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,276 · 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