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Enregistrement W4406580708 · doi:10.1111/1468-0009.12728

Innovative Insurance to Improve US Patient Access to Cell and Gene Therapy

2025· article· en· W4406580708 sur OpenAlexaff
Rena M. Conti, Patrick DeMartino, Jonathan Gruber Gruber, Andrew W. Lo, Jun Wu

Notice bibliographique

RevueMilbank Quarterly · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBiomedical Ethics and Regulation
Établissements canadiensQuest University Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulation healthHealth economicsHealth insuranceBusinessMedicinePopulationPublic healthHealth careEnvironmental healthEconomic growthNursingEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Policy Points Cell and gene therapies (CGTs) offer treatment for rare and oftentimes deadly disease, but their prices are high, and payers may seek to limit spending. Total annual costs of covering all existing and expected CGTs for the entire US population 2023-2035 to amount to less than $20 per person and concentrate in commercial and state Medicaid plans. Reinsurance fees add to expected costs. Policies that improve coverage and affordability are needed to assure patient access to CGTs. CONTEXT: Cell and gene therapies (CGTs) offer treatment to rare and oftentimes deadly diseases. Because of their high price and uncertain clinical outcomes, US insurers commonly restrain patient access to CGTs, and these barriers may create or perpetuate existing disparities. A reconsideration of existing insurance policies to improve access and reduce disparities is currently underway. One method insurers use to support access and protect them from large, unexpected claims is the purchase of reinsurance. In exchange for an upfront per-member-per-month (PMPM) premium, the reinsurer pays the claim and rebates the insurer at the end of the contract period if there are funds leftover. However, existing reinsurance plans may not cover CGTs or charge exorbitant fees for coverage. METHODS: We simulate the incremental annual per-person reinsurer costs to cover CGTs existing or expected between 2023 and 2035 for the US population and by payer type based on previously published estimates of expected US spending on CGTs, assumed US population of 330 persons, and current CGT reinsurance fees. We illustrate our methods by estimating the incremental annual per-person costs overall payers and to state Medicaid plans of sickle cell disease-targeted CGTs. FINDINGS: We estimate annual incremental spending on CGTs 2023-2035 to amount to $20.4 billion, or $15.69 per person. Total annual estimated spending is expected to concentrate among commercial plans. Sickle cell-targeted CGTs add a maximum of $0.78 PMPM in costs to all payers and will concentrate within state Medicaid programs. Reinsurance fees add to expected costs. CONCLUSIONS: Annual per-person costs to provide access to CGTs are expected to concentrate in commercial and state Medicaid plans. Policies that improve CGT coverage and affordability are needed.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,805
Score d'incertitude au seuil0,374

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,286 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2025
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Résumé présentoui

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