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Enregistrement W4402615646 · doi:10.1111/1468-0009.12714

A Comparative Analysis of International Drug Price Negotiation Frameworks: An Interview Study of Key Stakeholders

2024· article· en· W4402615646 sur OpenAlexaboutno aff
Iselin Dahlen Syversen, Kevin A. Schulman, Aaron S. Kesselheim, William B. Feldman

Notice bibliographique

RevueMilbank Quarterly · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteBrigham and Women's HospitalArnold VenturesCommonwealth Fund
Mots-clésNegotiationContext (archaeology)LegislationGovernment (linguistics)BusinessHealth careDrug pricesPublic economicsPublic relationsEconomicsPolitical scienceEconomic growthLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Policy Points Health care systems around the world rely on a range of methods to ensure the affordability of prescription drugs, including negotiating prices soon after drug approval and relying on formal clinical assessments that compare newly approved therapies with existing alternatives. The negotiation framework established under the Inflation Reduction Act is far more limited than other frameworks explored in this study. Adding elements from these frameworks could lead to more effective price negotiation in the United States. CONTEXT: In 2022, Congress passed the Inflation Reduction Act, which allowed Medicare, for the first time, to begin negotiating the prices for certain high-cost brand-name prescription drugs. Many other industrialized countries negotiate drug prices, and we sought to compare and contrast key features of the negotiation process across several health systems. We focused, in particular, on the criteria for selecting drugs for price negotiation, procedures for negotiation, factors that influence negotiated prices, and how prices are implemented. METHODS: We included four G7 countries in our analysis (Canada, France, Germany, and the United Kingdom [England]), two Benelux countries (Belgium and the Netherlands), and one Scandinavian country (Norway) with long-established frameworks for drug price negotiation. We also analyzed the Veterans Affairs Health System in the United States. For each system, we gathered relevant legislation, government publications, and guidelines to understand negotiation frameworks, and we reached out to key drug price negotiators in each system to conduct semistructured interviews. All interviews were recorded, transcribed, and coded, and data were analyzed based on an internal assessment tool that we developed. FINDINGS: All eight systems negotiate the prices of brand-name prescription drugs soon after approval and rely on formal clinical assessments that compare newly approved drugs with existing therapies. Systems in our study differed on characteristics such as whether the body performing clinical assessments is separate from the negotiating authority, how added health benefit is assessed, whether explicit willingness-to-pay thresholds are employed, and how specific approaches for priority disease areas are taken. CONCLUSIONS: High-income countries around the world adopt different approaches to conducting price negotiations on brand-name drugs but coalesce around a set of practices that will largely be absent from the current Medicare negotiation framework. US policymakers might consider adding some of these characteristics in the future to improve negotiation outcomes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,581
Score d'incertitude au seuil0,931

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,388
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,062 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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