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Late-stage pharmaceutical R&D and pricing policies under two-stage regulation

机译：两阶段监管下的后期药品研发和定价政策

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We present a model combining the two regulatory stages relevant to the approval of a new health technology: the authorisation of its commercialisation and the insurer's decision about whether to reimburse its cost. We show that the degree of uncertainty concerning the true value of the insurer's maximum willingness to pay for a unit increase in effectiveness has a non-monotonic impact on the optimal price of the innovation, the firm's expected profit and the optimal sample size of the clinical trial. A key result is that there exists a range of values of the uncertainty parameter over which a reduction in uncertainty benefits the firm, the insurer and patients. We consider how different policy parameters may be used as incentive mechanisms, and the incentives to invest in R&D for marginal projects such as those targeting rare diseases. The model is calibrated using data on a new treatment for cystic fibrosis. (C) 2016 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译：我们提出了一个模型，该模型结合了与批准新医疗技术有关的两个监管阶段：商业化的授权以及保险公司关于是否应偿还其成本的决定。我们证明，关于保险公司为提高有效性而付出的最大意愿支付的最大意愿的真实价值的不确定性程度，对创新的最优价格，公司的预期利润和临床的最优样本量具有非单调的影响。试用。一个关键的结果是，存在不确定性参数的一系列值，不确定性的降低将使公司，保险公司和患者受益。我们考虑如何将不同的政策参数用作激励机制，以及对诸如针对罕见病的边际项目进行研发投资的激励措施。使用关于囊性纤维化的新疗法的数据对模型进行校准。 （C）2016 Elsevier B.V.保留所有权利。

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