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Enregistrement W6998544407

An Analysis of Trends of Generic Drugs and Biologic Prices in the U.S.

2023· article· en· W6998544407 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueChapman University Digital Commons (Chapman University) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiquePharmaceutical Economics and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiosimilarGeneric drugMedicaidDrug pricesQuarter (Canadian coin)Prescription drugMedical prescriptionHealth careCompetition (biology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Drug prices are a significant problem for the US healthcare system. Generic and biosimilar market competition reduces drug and biologic prices, results in substantial savings, and improves patient access and outcomes. As the costs of healthcare and prescription drugs continue to rise, the discussion about drug prices has taken a prominent place at the forefront of national discourse. This study assessed impacting trends in prices of generic, biosimilar, and reference products in the US. We also evaluated the effect of the Affordable Care Act (ACA) of 2010 on biologic prices.\nMethods: We extracted a list of the new generic drugs approved by the FDA from January 2013 to December 2018 from the FDA website and the acquisition cost from the Centers for Medicare and Medicaid Services (CMS) National Average Drug Acquisition Cost (NADAC) database. We extracted a list of biosimilar products approved by the FDA as of September 2021 from the FDA website and Average Sales Price (ASP) from the 1st quarter of 2005 to the 3rd quarter of 2021 from the CMS website database. We segmented the data using inflection point detection and conducted piecewise linear regression to find differences in the trends for the segments defined by the inflection points. We used R Project for Statistical Computing version 3.6.1 for the analysis.\nResults:The median generic prices at market entry represented 65.7% of the brand prices and 26.0% three years after generic entry. The median reference drug prices increased by 1.0% per month in the pre-generic period, remained constant in the generic entry period (3 months before to 6 months after generic entry), and increased by 0.4% per month in the post-generic period. Biosimilar prices represented 75% of the reference biologic prices at market entry. The median prices of reference biologics declined after biosimilar competition, while the prices of biologics without competition increased (94.5 vs. 163.6, p\nConclusions: Market competition significantly reduced drug and biologic prices and affected the price trends of reference products. The prices of drug and biologic reference products decreased after biosimilar market entry. Prices of biologics significantly increased after the implementation of the ACA.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,799
Score d'incertitude au seuil0,637

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,182 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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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