Uptake of oncology-related biosimilars: a global analysis of usage data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Biologics have greatly improved cancer management but are costly. Biosimilars cost less and have no clinically meaningful differences compared with reference products. However, they are not identical, leading to hesitation among clinicians and patients to use them. The objective of this study is to measure the uptake of oncology-related biosimilars versus reference products in the United States and countries with similar regulatory frameworks. METHODS: We conducted a cross-sectional sales analysis from 13 countries between October 2022 and September 2023 for 5 oncology-related biologics with biosimilars: bevacizumab, filgrastim, pegfilgrastim, rituximab, and trastuzumab. We used IQVIA MIDAS® data on country-level quarterly sales volume and value. RESULTS: Among the 13 countries, the United States ranked 10th in the proportion of oncology-related biosimilar uptake by units sold (75% vs median 86%) and spending (58% vs 76%). Biosimilar uptake in the United States was 84% for filgrastim (vs 95%), 83% for bevacizumab (vs 86%), 75% for rituximab (vs 93%), 70% for trastuzumab (vs 70%), and 44% for pegfilgrastim (vs 83%). The United States spent USD $8.4 billion on these biologics during the study period. European countries including Norway, Italy, and Sweden had the highest uptake, whereas New Zealand, Japan, and Belgium had the lowest. Across countries, biosimilar filgrastim had the highest uptake (95% of units) and trastuzumab the lowest (70%). CONCLUSIONS: Oncology-related biosimilar uptake in the United States was below average among included countries. Increasing biosimilar uptake may reduce spending, and savings can be reinvested into cancer care. Future research on time trends can help assess barriers and enablers of biosimilar uptake across countries.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».