Reforming Drug Pricing: Institutional Lessons from Most Favored Nation (MFN) and Value‐Based Care (VBC) Across Three Health Systems
Notice bibliographique
Résumé
Context: Global efforts to reform prescription drug pricing must navigate the trade-offs between four core objectives: cost containment, innovation incentives, equitable access, and administrative feasibility. In the United States, the Most Favored Nation (MFN) pricing rule and emerging value-based care (VBC) models reflect divergent strategies for aligning prices with therapeutic value. However, comparative analyses across different health systems are limited. Methods: A structured trade-off matrix was employed to compare pharmaceutical pricing strategies in the U.S., Canada, and the UK across four dimensions: cost containment, innovation incentives, equity in access, and implementation feasibility. The comparison is drawn from peer-reviewed scholarly literature, policy studies, and regulatory publications spanning the period 2007 to 2025. Findings: The MFN model offers short-term savings but can also hinder innovation and outcome-based reimbursement in fragmented systems such as the U.S. The UK achieves a significant value, as well as pricing alignment, from centralized authorities such as NICE and the VPAG scheme. Canada, through the PMPRB, can enforce adequate price controls and international referencing; however, it fails to incorporate VBC principles and risk-sharing mechanisms. Conclusions: Global models offer guiding principles, whereas sustainable pricing reforms must be designed to fit local political, institutional, and market conditions. Value-based incentives combined with cross-country yardsticks in hybrid models, though flexible and transparent, can create a more feasible reform approach for the U.S..
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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 | 0,024 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,022 |
| Communication savante | 0,014 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».