National trends in post-launch cancer prescription drug prices and the impact of generic entry, 2014-2020.
Notice bibliographique
Résumé
6598 Background: The high prices of branded ‘on patent’ cancer prescription drugs and the impact of competition on them is of importance to patients, physicians, payers and policymakers. The objective of this study is to quantify trends in the prices of all currently approved cancer drugs and to evaluate the impact of loss of exclusivity and generic entry on prices using national and contemporaneous data. Methods: Observational study of cancer drug prices from the IQVIA National Sales Perspectives from January 2014 to December 2020. The compound annual growth rate (CAGR) of drug prices was calculated for branded and generic drugs by therapeutic class (chemotherapy, targeted therapy, and supportive therapy). An event study empirical strategy and ordinary least squares regression was used to determine the relationship between the natural logarithm of prices and loss of exclusivity and generic entry. Results: The study cohort included 184 cancer drugs (37% chemotherapy, 51% targeted therapy, and 12% supportive therapy), of which 105 were always branded, 18 were always generic and 18 underwent loss of exclusivity and generic entry during the study period. Prices of branded chemotherapies and targeted therapies increased by 2.24% (0.79% CPI-adjusted) and 2.83% (1.07% CPI-adjusted) annually, whereas generics decreased by 12.63% (-14.14% CPI-adjusted) and 20.15% (-21.57% CPI-adjusted), respectively. Prices of branded supportive therapies decreased by 0.73% (-2.40% CPI-adjusted), while generics increased by 1.28% but decreased with CPI-adjustment (-0.45). Loss of exclusivity and generic entry was associated with statistically significant decreases in generic drug prices, but increases in branded drug prices after CPI-adjustment; these effects are concentrated in chemotherapies and targeted therapies. Conclusions: We found that cancer drug prices increased, after adjusting for inflation, particularly among branded chemotherapies and targeted therapies. Generic entry mitigates these price increases, but only a handful of cancer drugs experienced competition in the study period. Drug prices are key determinants of cancer-related spending, and many cancer patients remain underinsured. Although this data reflects net prices before discounts to providers and pharmacies, patient out-of-pocket costs are based on the list price. Our findings are critical to informing current efforts to improve cancer treatment affordability.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».