Financial Characteristics of Outcomes-Based Agreements: What Do Canadian Public Payers and Pharmaceutical Manufacturers Prefer?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study sought to gain insight into the financial characteristics of outcomes-based agreements (OBAs) considered most suitable to Canadian public payers and pharmaceutical manufacturers, and the rationale for their preferences. METHODS: A total of 17 public payers and pharmaceutical manufacturers participated in semistructured qualitative interviews, which assessed their knowledge of OBAs and their preferred financial characteristics. RESULTS: Payers identified 5 OBA financial models that they considered both acceptable and feasible, in no preferential order: (1) discontinuation of therapy, (2) rebates for nonresponders, (3) free trial period, (4) adjustable pricing, and (5) blended rebate. Payers had a clear preference for short-term OBAs (<1 year), whereas both payers and manufacturers agreed OBAs with longer durations (up to 5 years) would be manageable if appropriately designed. Six key success factors to design suitable and acceptable OBA financial models were identified, including the areas of interim reporting, easily measurable health outcomes, trusted data sources, engaging unbiased third-party data experts, harmonizing OBA billing methods, and the inclusion of budget caps. CONCLUSIONS: Manufacturers and payers showed high level of interest in OBAs and a robust understanding of their potential role in supporting timely market access for patients in need, with the caveat that they need to be carefully designed to provide value. Further opportunities for discussion and engagement between public payers and manufacturers are needed to establish how to implement OBAs at a pan-Canadian level and how individual provinces and territories can incorporate them within their existing governance infrastructures.
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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 | 0,026 | 0,150 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 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 ».