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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 OpenAlexaboutno aff
Kuan Peng, Joseph E. Blais, Nicole Pratt, Jeff J. Guo, Jodie Hillen, Ty Stanford, Michael Ward, Edward Chia‐Cheng Lai, Ju‐Young Shin, Xinning Tong, Min Fan, Franco Wing Tak Cheng, Jing Cynthia Wu, Winnie W. Y. Yeung, Wai K. Leung, Ian Chi Kei Wong, Xue Li

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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