Competitive tenders on analogue hospital pharmaceuticals in Denmark 2017–2020
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Competitive tenders on pharmaceuticals are one of the most effective cost-containment instruments in healthcare systems. Its effectiveness has been demonstrated, among other things, in markets for generic medicine and biosimilars. In Denmark, an internationally unique model for competitive tenders on analogue substitutable pharmaceuticals has been developed and implemented for all public hospitals. METHODS: We obtained data on all analogue competitive tenders carried out by the Danish Medicines Council from its foundation on January 1, 2017, to October 9, 2020. We calculated univariate descriptive statistics, pairwise correlations and made a multiple regression analysis on tender savings. RESULTS: Average annual saving on hospital pharmaceutical purchase prices was 44.1% ranging from 0.4% to 92.8% between therapeutic areas and areas of indication. There was a significant positive correlation between tender savings and the number of competitors participating in the tender, and a significant negative correlation between tender savings and the number of days since market authorization. CONCLUSIONS: This study finds analogue tenders to be similar in effect and mechanism to competitive tenders in markets for generic medicine and biosimilars. It supports the increasing number of empirical findings that competitive tendering has a high potential to generate substantial savings on healthcare budgets.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».