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Record W253549497 · doi:10.1055/s-0030-1262864

Zulassung und Erstattung von Orphan Drugs im internationalen Vergleich

2010· review· de· W253549497 on OpenAlexaboutno aff
Kathrin Roll, Tom Stargardt, Jonas Schreyögg

Bibliographic record

VenueDas Gesundheitswesen · 2010
Typereview
Languagede
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceOrphan drugMedicineGynecologyBiology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Zielsetzung: Untersuchung der verschiedenen Anreizsysteme, die die Zulassung und die Erstattung von Orphan Drugs erleichtern sollen. Methode: Vergleich der besonderen Berücksichtigung von Orphan Drugs bei der Marktzulassung, im Rahmen der gesundheitsökonomischen Evaluation, bei Erstattungsentscheidungen und im Umgang mit Off-Label- und Compassionate-Use in Australien, Deutschland, Frankreich, Großbritannien, Kanada, den Niederlanden, der Schweiz und den USA. Um eine fundierte und aktuelle Übersicht wiedergeben zu können, dienten neben der verfügbaren – oft grauen – Literatur, Experteninterviews. Ergebnisse: Vergleicht man die Gesetzgebungen der analysierten Länder, wird deutlich, dass EU und USA den Pharmafirmen die größten finanziellen Anreize für die Entwicklung von Orphan Drugs bieten, während Australien und die Schweiz tendenziell von den bestehenden Anreizen und Regularien in anderen Ländern profitieren. Bei der gesundheitsökonomischen Evaluation von Orphan Drugs ist erkennbar, dass – obwohl nicht in allen Ländern explizit ausgewiesen – Orphan Drugs aus den üblicherweise angewendeten Bewertungsschemata herauslöst werden. Bei der Erstattung existieren für Orphan Drugs, neben der Möglichkeit der Vergütung über die regulären Leistungssysteme, in allen Ländern Sonderregelungen. Trotz der anfallenden hohen Tages-Therapiekosten bei seltenen Erkrankungen, scheint der Zugang zumeist gewährleistet zu sein. Eine Ausnahme bilden die USA. Aufgrund der hohen Preise von Orphan Drugs ist mit der dortigen 5%-igen Zuzahlung eine entscheidende Einschränkung des Zugangs zu Arzneimitteln verbunden. Schlussfolgerung: Die Anwendung gesonderter Bewertungskriterien und Vergütungsmaßnahmen fördert einerseits Forschung und Entwicklung von Orphan Drugs, andererseits entstehen hohe Opportunitätskosten, da gesamtgesellschaftlich hoher Aufwand für eine Patientenminderheit betrieben wird. Eine mögliche Lösung für diese moralische Zwangslage stellen die Anwendung der „Rule of Rescue” oder „No Cure, No Pay” Initiativen dar.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.031
metaresearch head score (Gemma)0.084
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Review · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.031
Threshold uncertainty score0.161

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0310.084
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0070.012
Science and technology studies0.0010.003
Scholarly communication0.0060.004
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.313
GPT teacher head0.501
Teacher spread0.188 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreReview

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations27
Published2010
Admission routes1
Has abstractyes

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Same venueDas GesundheitswesenSame topicHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of LifeFrench-language works237,207