A comparative analysis of biologics market dynamics in 12 countries: (Bio)similar and sustainability
Notice bibliographique
Résumé
Objective: We sought to evaluate the relationship between biosimilar introduction and the prices and expenditures of biologics in high-income countries. Methods: This study examined IQVIA-MIDAS sales data for biologics and biosimilars from January 2018 to June 2020 across 12 high-income countries (Australia, Austria, Canada, France, Germany, Italy, Japan, Korea, Spain, Sweden, Switzerland, and the United Kingdom). We selected seven biologics that fall under the World Health Organization Anatomical Therapeutic Chemical code L (Antineoplastic and immunomodulating agents), and categorized them into two groups based on the availability of biosimilar data. Group A consisted of biologics with biosimilars-etanercept, infliximab, rituximab, and trastuzumab, while Group B comprised biologics without biosimilars, including cetuximab, nivolumab, and pembrolizumab. A descriptive analysis was conducted to investigate the association between biosimilar introduction and trends in Fisher price index and relative expenditure. In addition, two-sample t-test and Wilcoxon rank-sum test were used to assess the statistical significance of differences in growth rates between the two groups. Results: Group A exhibited a declining trend in the Fisher price index, whereas Group B remained stable across most countries, with average compound quarterly growth rates being -2.19% and -0.54%, respectively (p < 0.001). Relative expenditure trends also revealed contrasting patterns between the groups across most countries, further highlighting the differences. The average compound quarterly growth rates for relative expenditures was -1.78% for Group A and 7.66% for Group B (p < 0.001). Conclusion: The introduction of biosimilars was significantly associated with reductions in the prices and expenditures of biologics in high-income countries. This underscores the potential role of biosimilars in supporting the long-term sustainability of the healthcare system.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».