Are the Newest Anti-Alzheimer’s Medicines Being Evaluated Under Outdated Pricing Paradigms?
Notice bibliographique
Résumé
The 2021 approval of aducanumab in the United States, was not followed by approvals in Europe, Canada, Australia or elsewhere; nonetheless, the initial pricing of $56,00.00/year created a firestorm of controversy. The 2023 Food and Drug Administration approval of lecanemab has been followed by approvals in Japan and China. The current (2024) costs are $26,500 in USA, $20,438 (National Health Insurance) in Japan and $28,180 (private market) in China. In Europe, a health technology assessment will drive coverage decisions and set single-payer prices for each health system for lecanemab and subsequently approved new treatments. For comparison, 2024 average pricing for the top five selling drugs for cancer [$198,273], arthritis [$83,666], hepatitis C [$75,118] and multiple sclerosis [$86,765] far exceed lecanemab’s annual cost. Could there be an anti-brain-health bias? The International Consortium for Health Outcomes Measurement notes that patient-centered outcome measures represent the ultimate measure of quality and they are always multi-dimensional. Quality-adjusted life-years (QALY) seem to be absent from the computation of pricing for anti-dementia treatments. Although global consensus on QALY calculations remains elusive, currently extant data are compelling. The QALY calculation is the change in utility value induced by the treatment, which is then multiplied by the duration of treatment effect to provide the number of QALYs gained. QALY ranges differ quite significantly, even amongst the most industrialized nations. Value-based pricing from double-blind, placebo-controlled trial results, demonstrating statistically significant beneficial effects on cognition and/or global function, would reward manufacturers for innovation whilst also enabling payer systems to remain solvent. Now that the first truly disease-modifying treatment for Alzheimer’s (lecanemab) has been approved, a second disease-modifying treatment (donanemab) appears to be heading for regulatory approval as well. The full value of these newest anti-dementia treatments may be understated when quantified under older pricing models and, hence, could unwittingly be a disincentive to further innovation. We now have disease-modifying and symptomatic relief treatments for Alzheimer’s disease to be included within the treating clinicians’ armamentarium and, when priced appropriately, access should be widely available whilst also encouraging further innovative anti-Alzheimer’s clinical research.
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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 | 0,048 | 0,117 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,015 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,005 |
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 ».