Nuevos fármacos y tecnologías diagnósticas. El desafío de su incorporación a la cobertura y al...
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Nuevos fármacos y tecnologías diagnósticas. El
desafío de su incorporación a la cobertura y al financiamiento.
Dr. Juan Pablo SoléBariloche
17 de septiembre de 2015
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Agenda
• Nuevos tipos de tratamiento• Tratamientos combinados• Tipos de acuerdos• La importancia de contar con información• Tratamiento personalizado• Pensamientos finales
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Cáncer de Pulmón
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Un grupo de varias entidades diferentes bajo el nombre de Cáncer de pulmón
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Medicina de precisión
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Desarrollo clínico tradicional cada vez menos viable
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Estudios Paraguas (Umbrella)
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Estudios Balde (Bucket)
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Número de moléculas en estudio por cada blanco terapéutico e indicación
Fuente: IMS Institute of Healthcare Informatics: Developments in Cancer Treatments, Market Dynamics, Patient Access and Value: Global Oncology Trend Report 2015
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Terapia dirigida a blancos genéticos
Altas tasas de respuestaen subgrupos de pacientes que
portan la mutación
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Inmunoterapia
Célula Tumoral
Célula inmunológica
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Inmunoterapia como una esperanza concreta para los paciente con cáncer…
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Inmunoterapia
Mejores respuestas mas duraderas
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Mejor sobrevida global con terapias combinadas
Sharma, Allison: Cell, abril 2015
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Fuente: Modification: IMS Institute of Healthcare Informatics: Developments in Cancer Treatments, Market Dynamics, Patient Access and Value: Global Oncology Trend Report 2015
Tratamientos combinados para 2021
Lanzamiento de posibles terapias combinadas para 2021
Compañía 1Compañía 2Compañía 3Compañía 4Compañía 5Compañía 6Compañía 7Compañía 8Compañía 9
Compañía10
Numero de combinaciones
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Un contexto desafiante
• Múltiples subgrupos de pacientes con la misma enfermedad• Pacientes con mejor respuesta, mayor sobrevida y
menos toxicidad• Productos con múltiples indicaciones. • Terapias combinadas que involucran mas de una
compañía.• Mas cantidad de opciones terapéuticas y
diagnosticas.• Los test diagnósticos cobran especial importancia.
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Trabajo en equipo
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Financieros
• Acuerdos de precio por volumen
• Capping (costo, dosis, duración)
• Costo compartido
• Descuentos
• Inicio de tratamiento
• Pago por licencia
Relacionados al resultado
• Programas de manejo de enfermedad (enf crónicas)
• Riesgo compartido
• Pago por resultado
• Cobertura con generación de evidencia
• Aprobación condicional
Tipos de acuerdo entre pagadores y la industria
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Precios unitarios Modelos de reembolso personzalizado
Combinaciones
Mayores niveles de información basada en el paciente
Precio indiferenciado por
vial+
Pago según desempeño
Hoy Futuro
Reembolso según el volumen del tratamiento
utilizado
Reembolso según el valor que el tratamietno confiere al paciente
Indicaciones múltiples
Los nuevos modelos requieren pasar de un esquema de precios basado en el volumen a uno basado en el valor
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Datos de la vida real (RWD)
Estudios clínicos controlados Informacion de la vida real
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I&DAgencias
regulatorias Pagador Médico Paciente
Éxito en Fase 3
Aprobación en el mercado
Reembolso Prescripción Acceso a pacientes
• Necesidades insatisfechas de pacientes (subpoblaciones)
• Riesgos basales• Patrones de
tratamiento/práctica
• Epidemiología• Nexo entre factores
de la enfermedad y endpoints
• Tasas de sobrevida/progresión
• Indicios de seguridad
• Efectividad a largo plazo
• Utilización de recursos/costos
• Carga social• Impulsan la
efectividad• Utilidad• Compliance• Farmacoecono
mía• Resultados
• Duración del tratamiento en la práctica clínica
• Dosis• Eficacia/
seguridad del nuevo agente vs competidores
• Comparación con subpoblaciones
• Mejor caracterización de las opciones (seguras, convenientes, asequibles, calidad de vida)
Los datos de la vida real involucran a todos los actores
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Trasciende los límites clásicos de guardado de
información
2020 = 500 mil millones de archivos5
4 Joachim Roski, George W. Bo-Linn and Timothy A. Andrews Creating Value In Health Care Through Big Data: Opportunities And Policy Implications Health Affairs, 33, no.7 (2014):1115-1122 5. Pial S, Claps M. Bigger data for better healthcare. Framingham (MA): In- tel; 2013 Sep. 6. McKinsey Global Institute. The big- data revolution in US health care: accelerating value and innovation. New York (NY): The Institute; 2013.
Desde historias clínicas
electrónicas hasta redes
sociales
Permite el manejo de
información con distintos
formatos en tiempo real
USD 300 mil millones anuales de valor6
Gran cantidad de datos – Big Data4
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Privacidad de los datos13
Noción de Consentimiento InformadoResguardo de los datos
Capacidades locales
Registros médicos electrónicos
Subsistemas y fragmentación
Cambio de mentalida
d
Compartir datos entre varios actores
13. Davis K, with Patterson D. Ethics of big data. Sebastopol (CA): O’Reilly Media; 2012.
Desafíos y pendientes
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Un futuro cercano
Reporte
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Tratamiento personalizado
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• Un futuro con: • Tratamientos con múltiples indicaciones• Tratamientos combinados• Tratamientos altamente efectivos • Respuestas duraderas• Tratamientos asociados un test diagnóstico especifico
• El valor del medicamento en el centro de los acuerdos, con precios diferenciales según la indicación.
• La utilización de información será clave para la toma de decisiones tendientes a lograr eficiencias.
• Un tratamiento cada vez más personalizado.
• El trabajo conjunto es un factor clave para asegurar el acceso a estos tratamientos.
• Para poder ofrecer el tratamiento correcto al paciente correcto en el momento correcto.
Pensamientos finales
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¡Gracias!