Balancing Cost, Innovation, and Access: A Comparative Institutional Analysis of Pharmaceutical Pricing Tools in High-Income Health Systems
Notice bibliographique
Résumé
Background: Soaring drug prices threaten affordability and equity in high-income health systems. This study examines how two families of reform tools, international reference pricing (including the U.S. Most Favored Nation–type proposals and Canada’s PMPRB comparators) and value-based payment approaches, perform across four core policy goals: cost containment, innovation, equity, and implementation feasibility.Methods: Guided by institutional and governance theories, we conducted a structured comparative policy analysis of the United States, Canada, and the United Kingdom using a four-dimensional trade-off matrix. We coded 37 documents (2007–2025), including policy guidance, legislation, and empirical evaluations, to rate each country–instrument pair (1–5) on cost, innovation incentives, equity of access, and feasibility, based on design features rather than realized outcomes.Results: The U.K.’s integrated model, combining NICE’s cost-effectiveness appraisals with the voluntary scheme for branded medicines (VPAG), shows the most consistent alignment across all four dimensions. Canada’s PMPRB-based system achieves strong cost control and broad baseline access but provides weaker, indirect innovation incentives and limited outcome-linked pricing. In the U.S., MFN-type proposals and pharmaceutical value-based contracts face legal challenges, fragmented payers, and limited infrastructure, resulting in low scores on equity and feasibility despite some innovation-supportive features.Conclusions: Neither international reference pricing nor value-based payment alone is sufficient to advance Universal Health Coverage goals. A hybrid approach, anchoring negotiations in international benchmarks while linking reimbursement to therapeutic value, appears more realistic for fragmented systems such as the U.S., but only if accompanied by investments in data, governance, and federal negotiating capacity. The trade-off matrix offers a repeatable framework for assessing pricing reforms and illustrates how institutional “fit,” rather than technical design alone, shapes policy success.
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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 | 0,023 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».