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Enregistrement W4360601016 · doi:10.1007/s40259-023-00589-3

Impact of Introducing Infliximab Biosimilars on Total Infliximab Consumption and Originator Infliximab Prices in Eight Regions: An Interrupted Time-Series Analysis

2023· article· en· W4360601016 sur OpenAlex

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

RevueBioDrugs · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueBiosimilars and Bioanalytical Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHealth and Medical Research FundMedical Research CouncilUniversity of Hong KongNational Institute for Health and Care ResearchAustralian GovernmentNational Health and Medical Research CouncilEuropean CommissionAmgenPfizerBristol-Myers Squibb
Mots-clésBiosimilarInfliximabMedicineInterrupted time seriesInterrupted Time Series AnalysisConsumption (sociology)DemographyInternal medicineTumor necrosis factor alpha

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: We aimed to assess whether the introduction of the first infliximab biosimilar was associated with changes in overall infliximab consumption (originator and biosimilars) and price changes to the originator infliximab. METHODS: An interrupted time series analysis using infliximab sales data from 2010 to 2020 from the IQVIA Multinational Integrated Data Analysis System for eight selected regions: Australia, Canada, Hong Kong, Korea, India, Japan, the UK, and the USA. Quarterly measures of infliximab consumption and list prices were respectively defined as the number of standard units (SU)/1000 inhabitants and as 2020 USA dollars (USD)/SU. RESULTS: Following the introduction of infliximab biosimilars, overall infliximab consumption increased in Australia [immediate change: 0.145 SU/1000 inhabitants (P = 0.014); long-term change: 0.022 SU/1000 inhabitants per quarter (P < 0.001)], Canada [immediate change 0.415 (P = 0.008)], the UK [long-term change 0.024 (P < 0.001)], and Hong Kong [immediate change: 0.042 (P < 0.001)]. The list price of originator infliximab also decreased following biosimilar introduction in Australia [immediate change: - 187.84 USD/SU (P < 0.001); long-term change - 6.46 USD/SU per quarter (P = 0.043)], Canada [immediate change: - 145.58 (P < 0.001)], the UK [immediate change: - 34.95 (P = 0.010); long-term change: - 4.77 (P < 0.001)], and Hong Kong [long-term change: - 4.065 (P = 0.046)]. Consumption and price changes were inconsistent in India, Japan, Korea, and the USA. CONCLUSIONS: Introduction of the first infliximab biosimilar was not consistently associated with increased consumption across regions. Additional policy and healthcare system interventions to support biosimilar infliximab adoption are needed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,488
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,306 · 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