Practical measurement of affordability: an application to medicines

Bull World Health Organ. 2012 Mar 1;90(3):219-27. doi: 10.2471/BLT.10.084087. Epub 2012 Jan 27.

Abstract

Objective: To develop two practical methods for measuring the affordability of medicines in developing countries.

Methods: The proposed methods--catastrophic and impoverishment methods--rely on easily accessible aggregated expenditure data and take into account a country's income distribution and absolute level of income. The catastrophic method quantifies the proportion of the population whose resources would be catastrophically reduced by spending on a given medicine; the impoverishment method estimates the proportion of the population that would be pushed below the poverty line by procuring a given medicine. These methods are illustrated by calculating the affordability of glibenclamide, an antidiabetic drug, in India and Indonesia. The results were validated by comparing them with the results obtained by using household micro data for India and Indonesia.

Findings: When accurate aggregate data are available, the proposed methods offer a practical way to obtain informative and accurate estimates of affordability. Their results are very similar to those obtained with household micro data analysis and are easily compared across countries.

Conclusion: The catastrophic and impoverishment methods, based on macro data, can provide a suitable estimate of medicine affordability when the household level micro data needed to carry out more sophisticated studies are not available. Their usefulness depends on the availability of accurate aggregated data.

Objectif: Développer deux méthodes pratiques permettant de mesurer l’abordabilité des médicaments dans les pays en voie de développement.

Méthodes: Les méthodes proposées (la méthode catastrophique et la méthode de l’appauvrissement) reposent sur des données de dépenses agrégées facilement accessibles et prennent en compte la répartition des revenus d’un pays ainsi que le niveau de revenu absolu. La méthode catastrophique quantifie la proportion de la population dont les ressources seraient réduites de manière catastrophique par une dépense pour un médicament donné. La méthode de l’appauvrissement estime la proportion de la population qui passerait sous le seuil de pauvreté en achetant un médicament donné. Ces méthodes sont illustrées par le calcul de l’abordabilité de la glibenclamide, un médicament antidiabétique, en Inde et en Indonésie.

Résultats: Lorsque des données agrégées précises sont disponibles, les méthodes proposées offrent un moyen pratique d’obtenir des estimations informatives et précises sur l’abordabilité. Leurs résultats sont très similaires à ceux obtenus par l’analyse des micro-données des ménages et sont facilement comparables d’un pays à l’autre.

Conclusion: La méthode catastrophique et la méthode de l’appauvrissement, basées sur les macro-données, peuvent offrir une estimation convenable de l’abordabilité des médicaments lorsque les micro-données des ménages nécessaires à des études plus poussées ne sont pas disponibles. Leur utilité dépend de la disponibilité de données agrégées précises.

Objetivo: Desarrollar dos métodos prácticos para medir la asequibilidad de los medicamentos en los países en vías de desarrollo.

Métodos: Los métodos propuestos (métodos para medir los gastos catastróficos y el empobrecimiento) se basan en unos datos agregados fácilmente accesibles sobre el gasto y tienen en cuenta tanto la distribución de los ingresos del país como el nivel absoluto de ingresos. El método de gasto catastrófico cuantifica la proporción de la población cuyos recursos se verían reducidos de manera catastrófica si tuvieran que adquirir un medicamento determinado. El método del empobrecimiento calcula la proporción de la población que pasaría a encontrarse por debajo del umbral de la pobreza si comprara un medicamento determinado. Estos métodos se demuestran calculando la asequibilidad de la glibenclamida, un medicamento antidiabético, en India e Indonesia. Los resultados se refrendaron mediante su comparación con los resultados obtenidos empleando los microdatos para India e Indonesia.

Resultados: Cuando se dispone de datos agregados precisos, los métodos propuestos constituyen una forma práctica de obtener evaluaciones informativas y precisas sobre la asequibilidad. Sus resultados son muy similares a los obtenidos mediante los análisis de microdatos nacionales y resultan fáciles de comparar entre los diversos países.

Conclusión: Los métodos de gasto catastrófico y de empobrecimiento basados en macrodatos pueden ofrecer una evaluación adecuada de la asequibilidad de un medicamento cuando no se dispone de los microdatos necesarios a nivel nacional para desarrollar estudios más complejos. Su utilidad depende de la disponibilidad de unos datos agregados precisos.

الغرض: صياغة طريقتين عمليتين لقياس القدرة على تحمل الإنفاق على الأدوية في البلدان النامية.

الطريقة: تعتمد الطريقتان المقترحتان - الطريقة الكارثية وطريقة الإفقار - على بيانات الإنفاق المجمَّعة التي يسهل الوصول إليها وتضع في الحسبان توزيع دخل البلد ومستوى الدخل المطلق. تقيس الطريقة الكارثية نسبة السكان الذين ستنخفض مواردهم بشكل كارثي نتيجة الإنفاق على دواء معين؛ بينما تقدر طريقة الإفقار نسبة السكان التي سيتم دفعها تحت خط الفقر نتيجة شراء دواء معين. ويتم إيضاح هاتين الطريقتين بحساب القدرة على تحمل الإنفاق على عقار غليبينكلاميد، أحد العقاقير المضادة لداء السكري، في الهند وإندونيسيا. وتم التحقق من النتائج بمقارنتها بالنتائج التي تم الحصول عليها باستخدام البيانات الجزئية العائلية في الهند وإندونيسيا.

النتائج: عند إتاحة البيانات المجمَّعة الدقيقة، توفر الطريقتان المقترحتان وسيلة عملية للحصول على تقديرات دقيقة وثرية بالمعلومات حول القدرة على تحمل الإنفاق. وتتشابه نتائجهما بشكل كبير للغاية مع تلك التي تم الحصول عليها باستخدام تحليل البيانات الجزئية العائلية كما يسهل مقارنتها عبر البلدان.

الاستنتاج: من الممكن أن توفر الطريقة الكارثية وطريقة الإفقار بناءً على البيانات الكلية تقديرًا مناسبًا للقدرة على تحمل الإنفاق على الدواء عند عدم توافر البيانات الجزئية على المستوى العائلي اللازمة لإجراء دراسات أكثر تطورًا. وتعتمد فائدتهما على توافر البيانات المجمَّعة الدقيقة.

目的: 制定两种测量发展中国家药物购买力的实用方法。

方法: 所提出的灾化法和贫化法依赖于易于获得的汇总支出数据并将一个国家的收入分配情况和收入绝对水平考虑在内。灾化法量化因购买特定药物而导致其资源灾难性地减少的人口比例;贫化法估算出因努力获得特定药物而陷入贫困线之下的人口比例。通过计算印度和印度尼西亚优降糖及抗糖尿病药物的购买力对这两种方法进行说明。其结果通过与印度和印度尼西亚采用家庭微观数据获得的结果相比较得到验证。

结果: 在能够获得准确汇总数据的情况下,所提出的方法为翔实且准确地评估购买力提供了切实可行的途径。其结果与采用家庭微观数据分析所得结果非常相似,也易于进行不同国家比较。

结论: 在无法获取进行更为精细的研究所需的家庭层面的微观数据时,基于宏观数据的灾化法和贫化法能够恰当预估药物购买力。其有效性取决于准确汇总数据的可用性。

Цель: Разработать два практических метода определения доступности лекарственных средств в развивающихся странах.

Методы: Предлагаемые методы – катастрофических расходов и обнищания – основываются на легко доступных обобщенных данных о расходах и учитывают распределение доходов внутри страны и абсолютный уровень доходов. В методе катастрофических расходов рассчитывается доля населения, чьи ресурсы катастрофически сократятся при наличии расходов на данное лекарственное средство; метод обнищания оценивает долю населения, которая будет вытолкнута за черту бедности в результате покупки данного лекарства. Данные методы иллюстрируются расчетом доступности в Индии и Индонезии глибенкламида, противодиабетического препарата. Результаты исследований были проверены путем сопоставления их с результатами, полученными с использованием микроэкономических показателей домохозяйств в Индии и Индонезии.

Результаты: При наличии доступных точных обобщенных данных, предлагаемые методы представляют собой практический способ получения информативных и точных оценок доступности лекарственных средств. Их результаты очень близки к данным, полученным в результате анализа микроэкономических показателей домохозяйств, и легко сравнимы по странам.

Вывод: Методы катастрофических расходов и обнищания, основанные на макроэкономических показателях, могут обеспечить приемлемую оценку доступности лекарственных средств в условиях, когда недоступны микроэкономические показатели домохозяйств, необходимые для проведения более сложных исследований. Возможность применения этих методов зависит от наличия точных обобщенных данных.

MeSH terms

  • Developing Countries*
  • Global Health
  • Health Care Costs / statistics & numerical data*
  • Health Policy
  • Health Services Accessibility / statistics & numerical data*
  • Health Services Needs and Demand / statistics & numerical data*
  • Humans
  • Poverty
  • Prescription Drugs / economics*
  • Prescription Drugs / supply & distribution
  • Public Health
  • Socioeconomic Factors
  • World Health Organization

Substances

  • Prescription Drugs