A Comparative Analysis of International Drug Price Negotiation Frameworks: An Interview Study of Key Stakeholders
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,045 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,012 |
| Communication savante | 0,010 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».