Alternative Payment Models for Innovative Medicines: A Framework for Effective Implementation
Notice bibliographique
Résumé
Scientific advancements offer significant opportunities for better patient outcomes, but also present new challenges for value assessment, affordability and access. Alternative payment models (APMs) can offer solutions to the ensuing payer challenges. However, a comprehensive framework that matches the spectrum of challenges with the right solution, and places them within a framework for implementation, is currently missing. To fill this gap, we propose evidence-based steps for the effective selection and implementation of APMs. First, contracting challenges should be identified and mapped to potential APM solutions. We developed a decision guide that can serve as a starting point to articulate core problems and map these to APM solutions. The main problem categories identified are: budget impact and uncertainty, value uncertainty, and the scope of value assessment and negotiation. Sub-categories include affordability, uncertainty of effectiveness, and patient heterogeneity, which map onto APM solutions such as outcome-based agreements, instalments, and subscription models. Just as important are the subsequent identification and assessment of the feasibility of potential solutions as well as collaboration to reach agreement on the terms of the APM and lay the groundwork for effective implementation. We adduce recent examples of APM implementation as evidence of how commonly cited implementation barriers can be overcome by applying pragmatic design choices and collaboration. This step-by-step framework can aid payers and manufacturers in the process of effectively identifying, agreeing on, and implementing APMs to advance patient access to cost-effective medicines, while at the same time providing appropriate incentives to support future innovation.
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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 | 0,014 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».