Trends in Medicare versus Medicaid spending on CFTR modulator therapy – an economic evaluation
Notice bibliographique
Résumé
The introduction of cystic fibrosis transmembrane conductance regulator (CFTR) modulators has changed the landscape of therapy for persons with cystic fibrosis. However, the steep cost of targeted therapy poses significant financial burden for individuals and health systems. We aimed to determine the trends in Medicare and Medicaid spending on CFTR modulators between the years 2015 and 2022 through retrospective analysis of the Medicare and Medicaid claims data. The outcome measures included total dosage units prescribed, number of claims, spending per claim, and total spending on CFTR modulators for Medicare and Medicaid between 2015 to 2022. Average annual percentage changes (AAPC) were calculated for all outcome measures. Our results show that from 2015 to 2022, Medicaid consistently had higher total dosage units prescribed, number of claims, spending per claim, and overall spending on CFTR modulators compared to Medicare. Total spending for both Medicaid [AAPC 38.9, 95 % confidence interval [CI] 27.2-51.6, p < 0.01] and Medicare [AAPC 39.2, 95 % CI 30.2-55.1, p < 0.01] increased significantly during this period. Increases in CFTR spending was accelerated beginning in 2019, when the triple combination CFTR modulator therapy, elexacaftor/tezacaftor/ivacaftor, was introduced to the US market. This increase has been accompanied by a reduction in spending and use of other CFTR agents. This study evaluated the increases in spending for CFTR modulators over the years and the main drivers behind them, which may help inform future negotiations between healthcare systems and pharmaceutical companies, as well as policy makers and stakeholders.
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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 | 0,005 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».