Longitudinal Analysis of Market Utilization Pharmaceutical Sales Data

Slide1Longitudinal Analysis of MarketUtilization / Pharmaceutical Sales Data Christine Lu Harvard Medical School and Harvard Pilgrim Health Care Institute WHO Collaborating Center in Pharmaceutical Policy ICIUM 2011 ( Poster 878 ) WHO Collaborating Center in Pharmaceutical Policy

Slide2Acknowledgements Co-investigators:  Dennis Ross-Degnan, Anita Wagner, Bao Liu, Peter Stephens  IMS Health  for providing the data  Location of work:  Department of Population Medicine, Harvard Medical School and Harvard Pilgrim Health Care Institute  Conflict of interest : None

Slide3Overview Background / Context  The data  Challenges  Opportunities

Slide4Background – China Country: China  Most medicines sold in hospitals (80%)  Hospitals rely on profits from pharmaceutical sales to cover operating costs  Policy of interest: Medicine price regulations for antidiabetic products  Set product’s maximum retail price

Slide5Study aimTo examine the effects of two targeted price regulations on purchasing of  insulin  and  oral hypoglycemics  in Chinese hospitals  Dec 2001  Dec 2006

Slide6IMS data Longitudinal, quarterly data  1999-2004  2004-2009  Volume data: standard units sold (e.g. one tablet)  Individual product-level, can be rolled up to  Drug level e.g. metformin  Drug class level e.g. biguanides  Categories: price regulated vs. non-regulated  Adjust for population  Calculate percentage market share

Slide7IMS data: Data elementsVariable name Example Country_cty China hospital Time of procurement 2003 q1 Anatomical Therapeutic Class 2 A10 (drugs used in diabetes) Anatomical Therapeutic Class  4 A10H0 (sulphonylureas A-diabs) Molecule Gliclazide International pack Tablet 30mg 30 Launch date 200310 Product Diamicron Manufacturer SERVIER-TIANJIN Licensing status Original brand Further details see “IMS MIDAS Quantum Data Elements, Measures and Statistics”

Slide8Interrupted Time Series Prior to using this method:  Understanding the policy  Sufficient data points before and after the time of the policy  Segmented regression:  Estimate changes in level and trend (slope) post-policy  Control for pre-existing level and trend  Wagner AK et al.  J Clin Pharm Ther  2002

Slide9Organizing data for time series plot

Slide10Organizing data for segmentedregression

Slide11Some resultsIncrease in trend of sales volume (0.18 standard units sold/1000 people/quarter) Price regulation

Slide12Summary of the study China’s price regulations for antidiabetics were associated with:  Increase in utilization of antidiabetics  No meaningful change in market share of price- regulated antidiabetic products  ? Impact of price regulation on medicine costs for  Patients  Hospitals  The system

Slide13Challenges IMS data-related  Only capture hospital data in China BUT most medicines are sold in hospitals  Come from a sample of Chinese hospitals ( ≥ 100 beds)  Volume data more reliable than pricing data  Non IMS data-related  Relative drug prices

Slide14Opportunities Clean, well-structured data from IMS Health  Data specifics well documented  Longitudinal data so can use ITS method  A large sample of hospitals across the country  Volume data available at the individual-product level  Small data file size manageable in MS Excel (& SAS)  Building a good collaboration