Cost-effectiveness of the top 100 drugs by public spending in Canada, 2015–2021: a repeated cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To assess the distribution and spending by cost-effectiveness category among those drugs with the highest public spending levels in Canada. DESIGN: Repeated cross-sectional study. SETTING: The Canadian provinces of Manitoba, Ontario, New Brunswick, Nova Scotia, Prince Edward Island and Newfoundland. MAIN OUTCOMES AND MEASURES: Cost-effectiveness assessments by the Canadian Agency for Drugs and Technologies in Health (CADTH) for top-100 brand-name outpatient drugs by gross public plan spending in any year between 2015 and 2021 in Canada Institute for Health Information's National Prescription Drug Utilization Information System data. Gross public plan spending by cost-effectiveness category. RESULTS: From 2015 to 2021, 152 brand-name drugs occupied a top-100 rank and were included in the analysis. Of those, 117 had been assessed by CADTH. During the 7-year period, there was an increase in both top-100 drugs with cost-effective (from 18 to 24) and cost-ineffective (from 29 to 41) assessments, while drugs not assessed or with an unclear assessment declined (from 31 to 19 and from 22 to 16, respectively). As a share of spending on top-100 drugs with an assessment, spending on cost-effective drugs was mostly stable at 40%-46% from 2015 to 2021, while spending on cost-ineffective drugs increased from 30% to 45%. CONCLUSION: A large and growing share of public drug spending has been allocated to cost-ineffective drugs in Canada. Dedicating large budgets to such treatments prevents spending with greater health impact elsewhere in the healthcare system and could restrain the capacity to pay for groundbreaking pharmaceutical innovation in the future.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».