US Trends In Anticancer Medicine Pricing And The Impact Of Competition, 2014–20
Notice bibliographique
Résumé
Prices of anticancer medicines (including chemically synthesized medicines and biologics manufactured from living organisms) are a subject of concern, as they contribute to spending by health plans and patients. We describe prices and evaluate the impact of competition among 185 anticancer medicines, using IQVIA data from the period October 2014-February 2020. We calculated the price of each medicine, defined as volume-weighted wholesale costs net of prompt-pay discounts and gross of rebates, without and with inflation adjustment, and summarized them by patent status, formulation, and therapeutic class. We evaluated the relationship between prices and competition, using regression analyses. We also conducted event studies of the impact of generic entry on the prices of three medicines from distinct clinically relevant therapeutic classes. Over the course of the study period, medicine prices increased among brand-name products and decreased among generics and biosimilars. After exclusivity loss, generic and biosimilar medicine prices decreased, whereas brand-name prices remained stable. Event study results present more divergent price trends after exclusivity loss. Consistent with previous research, our study showed that competition may improve the affordability of medicines for payers and patients. However, this effect is limited for anticancer medicines because only a minority are available as generics and biosimilars.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».