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Enregistrement W6986792601

Regulating Prescription Drug Costs

2020· article· en· W6986792601 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueeYLS (Yale Law School) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiquePharmaceutical Economics and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical prescriptionLegislationPrescription drugDrug pricesDrugGovernment (linguistics)Pharmaceutical industryPharmacyNegotiation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prescription drug prices in the United States are notoriously higher than in other high-income countries. Unlike in other countries, the U.S. government does not directly regulate or negotiate the price of drugs. Instead, U.S. drug companies set their own prices, but insurers and pharmacies determine how much patients actually pay out-of-pocket. Critics of U.S. pharmaceutical companies’ drug price inflation claim that the pharmaceutical industry profits from vulnerable patients. Pharmaceutical companies, however, oppose drug pricing reform and argue that lowering the cost of prescription medications will hinder innovation, which could ultimately lead to fewer options for patients. Reducing costs could slow the development of new drugs, but research suggests that slowing innovation may not have a significantly negative effect on patients’ health. In a recent article researchers found that of the 46 new drugs approved in the United States in 2017, 17 provided no or minor additional benefits when compared to existing drugs on the market. Reducing costs may not necessarily inhibit innovation, as both the United Kingdom and Canada enjoy both low drug prices and innovative, profitable pharmaceutical companies. The public has scrutinized the cost of prescription drugs for years, but attempts to pass drug cost legislation have largely failed. The COVID-19 pandemic has only exacerbated the situation as legislation has stalled, the use of prescription drugs has risen, and the price of prescription drugs has increased. In June, pharmaceutical company Gilead Sciences set the price of Remdesivir—the first drug approved to treat COVID-19—at $3,120 per treatment for privately insured patients, although health insurance could lower the out-of-pocket cost for patients. The cost once again sparked criticism of U.S. price setting methods, though the Institute for Clinical and Economic Review calculated that Remdesivir could be cost effective for insurers even if it cost up to $5,080 per treatment. This week’s Saturday Seminar focuses on the regulation of drug costs in the United States.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,085
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,111

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,085
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0100,004
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0080,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0330,012

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,218 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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