Pharmaceutical Pricing and Reimbursement Policies: lessons learnt and perspectives for Brazil
Notice bibliographique
Résumé
The special series “Pharmaceutical Pricing and Reimbursement Policies” published throughout 2022, was organised by invitation of the Brazilian Journal of Hospital Pharmacy and Health Services, to characterise medicines pricing and reimbursement in Brazil and other countries and discuss implementation, effects, gaps and opportunities for improvement. The series included an editorial, a perspective on the Pharmaceutical Pricing and Reimbursement Policies (PPRI) network and eight country case studies, namely Austria, Brazil, Greece, Canada, Italy, United Kingdom, Portugal and the United States. In closing the series, an overview is presented, as well as a critical appraisal of how aspects such as innovation, access, health litigation, the importance of international cooperation and networking are producing advances or setbacks for country pharmaceutical regulation, pricing and reimbursement, and in-place health technology assessment. This article also highlights the scenario in Brazil, with recent developments in pharmaceutical policies approaching medicines pricing, incorporation (reimbursement), access, and expenditure, at the same time introducing arguments that show how these same issues may intertwine with planning and budgets, straining sustainability and threatening the concept of comprehensiveness adopted by the Unified Health System. New perspectives for strengthening of pharmaceutical regulation, pricing and reimbursement policies with a life-cycle approach, aiming for improving access to essential medicines, stimulating innovation and ensuring sustainability of the health system are needed. Experiences in the series´ case studies are examples of benchmarking and best practices, opportunities for increasing collaboration and sources of inspiration.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».