Modelling the opportunity for cost-savings or patient access with biosimilar adalimumab and tocilizumab: a European perspective
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Biosimilars improve patient access by providing cost-effective treatment options. This study assessed the potential for savings and expanded patient access with increased use of two biosimilar disease modifying anti-rheumatic drugs (DMARDs): (a) approved adalimumab biosimilars and (b) the first tocilizumab biosimilar, representing an established biosimilar field and a recent biosimilar entrant in France, Germany, Italy, Spain, and the United Kingdom (UK). METHODS: Separate ex-ante analyses were conducted for each country, parameterized using country-specific list prices, unit volumes annually, and market shares for each therapy. Discounting scenarios of 10%, 20%, and 30% were tested for tocilizumab. Outputs included direct cost-savings associated with drug acquisition or the incremental number of patients that could be treated if savings were redirected. Two biosimilar conversion scenarios were tested. RESULTS: Savings associated with a 100% conversion to adalimumab biosimilar ranged from €10.5 to €187 million (UK and Germany, respectively), or an additional 1,096 to 19,454 patients that could be treated using the cost-savings. Introduction of a tocilizumab biosimilar provided savings up to €29.3 million in the most conservative scenario. Exclusive use of tocilizumab biosimilars (at a 30% discount) could increase savings to €28.8 to €113 million or expand access to an additional 43% of existing tocilizumab users across countries. CONCLUSION: This study demonstrates the benefits that can be realized through increased biosimilar adoption, not only in an untapped tocilizumab market, but also through incremental increases in well-established markets such as adalimumab. As healthcare budgets continue to face downwards pressure globally, strategies to increase biosimilar market share could prove useful to help manage financial constraints.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».