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Enregistrement W6963775711 · doi:10.25384/sage.c.6831853

Pricing Treatments Cost-Effectively when They Have Multiple Indications: Not Just a Simple Threshold Analysis

2023· other· en· W6963775711 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueSage Journals Data · 2023
Typeother
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReimbursementPurchasingValue (mathematics)PopulationValue-Based Purchasing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BackgroundEconomic evaluations of treatments increasingly employ price-threshold analyses. When a treatment has multiple indications, standard price-threshold analyses can be overly simplistic. We examine how rules governing indication-specific prices and reimbursement decisions affect value-based price analyses.MethodsWe analyze a 2-stage game between 2 players: the therapy’s manufacturer and the payer purchasing it for patients. First, the manufacturer selects a price(s) that may be indication specific. Then, the payer decides whether to provide reimbursement at the offered price(s). We assume known indication-specific demand. The manufacturer seeks to maximize profit. The payer seeks to maximize total population incremental net monetary benefit and will not pay more than their willingness-to-pay threshold. We consider game variants defined by constraints on the manufacturer’s ability to price and payer’s ability to provide reimbursement differentially by indication.ResultsWhen both the manufacturer and payer can make indication-specific decisions, the problem simplifies to multiple single-indication price-threshold analyses, and the manufacturer captures all the consumer surplus. When the manufacturer is restricted to one price and the payer must make an all-or-nothing reimbursement decision, the selected price is a weighted average of indication-specific threshold prices such that reimbursement of more valuable indications subsidizes reimbursement of less valuable indications. With a single price and indication-specific coverage decisions, the manufacturer may select a high price where fewer patients receive treatment because the payer restricts reimbursement to the set of indications providing value commensurate with the high price. However, the manufacturer may select a low price, resulting in reimbursement for more indications and positive consumer surplus.ConclusionsWhen treatments have multiple indications, economic evaluations including price-threshold analyses should carefully consider jurisdiction-specific rules regarding pricing and reimbursement decisions.HighlightsWith treatment prices rising, economic evaluations increasingly employ price-threshold analyses to identify value-based prices. Standard price-threshold analyses can be overly simplistic when treatments have multiple indications.Jurisdiction-specific rules governing indication-specific prices and reimbursement decisions affect value-based price analyses.When the manufacturer is restricted to one price for all indications and the payer must make an all-or-nothing reimbursement decision, the selected price is a weighted average of indication-specific threshold prices such that reimbursement of the more valuable indications subsidize reimbursement of the less valuable indications.With a single price and indication-specific coverage decisions, the manufacturer may select a high price with fewer patients treated than in the first-best solution. There are also cases in which the manufacturer selects a lower price, resulting in reimbursement for more indications and positive consumer surplus.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,659
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,001

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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