Notice bibliographique
Résumé
As high-cost medicines put increasing pressure on public health care budgets, the need to identify 'fair' prices for medicines has never been greater. This paper proposes a framework, built upon fundamental economic principles, that allows for the consideration of 'fair' prices for medicines. The framework incorporates key considerations from conventional supply-side and demand-side approaches for specifying a cost-effectiveness 'threshold', including the health opportunity cost borne by other patients ([Formula: see text]) and society's willingness to pay for marginal improvements in population health ([Formula: see text]). The costs incurred by manufacturers in developing and supplying new medicines are also considered, as are the incentives for manufacturers to strategically price up to any common price per unit of benefit (cost-effectiveness 'threshold') specified by the payer. The framework finds that, at any 'fair' price, a medicine's dynamically calculated incremental cost-effectiveness ratio (ICER) lies below [Formula: see text]. When pricing medicines collectively, the framework finds that a common price below [Formula: see text] is required to maximize population health (consumer surplus) or to maximize total welfare (consumer and producer surplus). This framework has important policy implications for payers who wish to improve population health outcomes from constrained health care budgets. In particular, existing approaches to 'value-based pricing' should be reconsidered to ensure that patients receive a 'fair' share of the resulting economic surplus.
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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 | 0,032 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,015 |
| Communication savante | 0,012 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».