in the survey, some comparisons may

in the survey, some comparisons may not be particularly useful or relevant. Where
patients pay for medicines in the public sector, the difference between procurement
prices and patient prices represents the total medicine mark-up in the public sec-
tor distribution chain, provided no local purchasing is taking place. In the upper left
table of Fig. 8.8, it can be seen that government facilities charge a 23.3% mark-up
on originator brand medicines and a 7.5% mark-up for generic medicines.
It is also useful to compare patient prices in the public, private and other sectors
to see which sectors have large price differentials. In the example in Fig. 8.8, the
prices in private sector outlets are 203.6% higher than public sector prices for
lowest-priced generics and 402.5% higher than public sector prices for originator
brands. The charges to patients in NGO facilities are lower than the prices charged
in the private sector (23.9% lower for originator brands and 31.2% lower for lowest-
priced generics). However, originator brands and lowest-priced generics in the NGO
sector cost 363.0% and 66.7% more, respectively, than in the public sector.
Several factors may explain the variability in prices paid by patients in different
sectors:
? The three sectors have different purchasing and distribution effi ciency.
? The public and NGO sectors may use medicine sales as a cost-recovery mecha-
nism to fi nance operating expenses.
? Prices and mark-ups are unregulated and highly variable.
These issues are examined further in the price composition analyses (Chapter 9).
Future studies can focus on hypotheses generated about the reasons for similari-
ties and differences in prices.
123
Reporting cross-sector comparisons of medicine availability and
price summary data
The way in which you report intersector comparisons will vary considerably from sur-
vey to survey, depending on the nature of the differences between sectors in your
setting and the actual results of the comparisons. The standard report template
(Chapter 12) provides guidance on reporting medicine availability and price sum-
maries that can be adapted or expanded as appropriate.
Begin by comparing medicine availability. You might expect that availability for origi-
nator brand items would be better in the private sector while generics might be
more widely available in the public sector. However, your situation may be different.
If it is, check your data and investigate the reasons for these differences.
For pricing analyses, you have the opportunity to compare median patient prices in
each sector to:
? international reference prices, either from MSH or another set;
? public procurement prices; and
? patient prices in other sectors.
Results may differ across sectors for originator brands and generics. Depending
on the fi ndings, your report could go into great detail on these comparisons, includ-
ing references to individual products that reveal interesting facts about the way in
which pricing operates in your setting.
In your report’s text you do not need to quote all the comparison price ratios or per-
centages, but you may wish to highlight important or particularly interesting ones,
while referring readers to tables with individual medicine or sector summary results
for more detailed examination of differences.
8.5
SUBGROUP ANALYSIS
The national analyses using the complete sample of fi eld data are the pricing
survey’s primary focus. However, you may also wish to assess or compare prices in
different subgroups within a sector, such as:
? prices in outlets from different regions;
? prices in urban vs rural areas;
? prices in public facilities for a specifi c level of care (e.g. primary, secondary or
tertiary);
? public procurements by the central ministry of health versus regional procure-
ment agencies; and
? prices for specifi c groups of medicines, such as medicines from the same thera-
peutic class.
If you have collected procurement data from multiple sectors, data from
each sector must be analysed separately. This can be done by following the
procedures for subgroup analysis described below.
8. DATA ANALYSIS AND INTERPRETATION
124
MEASURING MEDICINE PRICES, AVAILABILITY, AFFORDABILITY AND PRICE COMPONENTS
To allow for analysis by subgroups of medicines and facilities, the Field Data Con-
solidation pages permit you to select individual columns (i.e. facilities) and rows
(i.e. medicines) of data for the analysis. That is, you can include or exclude data
from specifi c medicine outlets by turning on/off the column where the data are
contained, and include or exclude data for specifi c medicines by turning on/off the
corresponding row.
By default, analyses in the workbook include all the columns and rows of data you
enter. To make it easier to exclude certain columns, the Field Data Consolidation
pages allow you to sort procurements or outlets (left to right) by variables you en-
tered as identifying information. For the Medicine Procurement Prices page, these
identifying variables are:
? Procurement ID number (Row 7)
? Procurement agency (Row 8)
? Procurement date (Row 9)
? Number (Row 12)
For the other Field Data Consolidation pages, the variables are:
? Medicine outlet study ID number (Row 7)
? Region (Row 8)
? Distance from the nearest population centre (Row 9)
? Level of care (Row 11)
? Number (Row 12).
Pressing the Number button returns to the original sort order.
8.5.1 Selecting subgroups
Row 10: Include outlet in analysis (1 = yes, 0 = no) allows you to include/exclude
data from individual medicine outlets in the analysis. Changing the ‘1’s in Row 10
to ‘0’s will exclude the columns from calculations (excluded columns are shaded
grey). To include columns again, either change the ‘0’s back to ‘1’s, or press the
INCLUDE ALL OUTLETS button.
For example, Fig. 8.9 shows prices from public sector outlets that have been sorted
by region; in this example, all outlets except those in the North region have been ex-
cluded. Alternatively, if you were interested in the effect of distance, you could sort
by distance and exclude all columns above or below a target distance (e.g. include
all outlets further than 10 km from a population centre). Fig. 8.10 shows procure-
ment data from two different sectors that have been entered into the same Field
Data Consolidation: Medicine Procurement Prices page. Because each sector must
be analysed separately, procurement data from the NGO sector has been excluded
while data from the public sector are analysed.
Column D: Include in analysis also allows you to include/exclude data from indi-
vidual medicine products. For example, you may wish to conduct a subanalysis of
a specifi c therapeutic category. Changing the ‘1’s in Row 10 to ‘0’s will exclude
medicine products from calculations (excluded rows are shaded grey).
125
If a medicine is under patent and no generics are registered, the lowest-priced
generic row for this particular medicine should always be ‘turned off’
(i.e. excluded from all analyses since it was not surveyed). Similarly, for an
older medicine where the originator brand cannot be identifi ed, the originator
row should always be ‘turned off’. Otherwise, your analysis will include
medicine products that were not surveyed, which will skew the results.
8. DATA ANALYSIS AND INTERPRETATION
Fig. 8.9
Selecting subgroups of outlets for analysis: analysis by region
Fig. 8.10 Analysis of procurement data by sector
126
MEASURING MEDICINE PRICES, AVAILABILITY, AFFORDABILITY AND PRICE COMPONENTS
8.5.2 Comparing subgroups
Go to the Field Data Consolidation page for the sector for which you would like to
conduct subgroup analysis. The data entry grid should be visible (‘data’ view with
ratios turned ‘off’).
To compare subgroups of medicine outlets, use Row 10 to include (‘1’) the medi-
cine outlets corresponding to the subgroup you wish to analyse and to exclude (‘0’)
all other data. To compare subgroups of medicines, use Column D to include (‘1’)
the medicines corresponding to the subgroup you wish to analyse and to exclude
(‘0’) all other data. Go to the summary view by clicking on the DATA/SUMMARY
button. You are provided with a space to describe the sample of data included in
the analysis; be sure to complete this description before printing. After printing
out the summary table you can go back to the data entry grid and change the sub-
group of medicine outlets/medicines included in the analysis. By printing a (clearly
labelled!) summary table for each subgroup, you can then compare different sub-
groups as you write your report.
When analysing subgroups, you should take account of the sample size of each
group. In some cases the sample size will be so small that the results are no longer
representative. For example, in analysing medicine availability in the public sector
according to level of care, you may only have a small number of tertiary hospitals.
In this case you should report results as absolute numbers (e.g. medicine X was
found in two out of three outlets) rather than as a percentage value (e.g. availability
of medicine X was 66.7%).
Always make sure you re-include medicine outlets and medicine products
before proceeding with the general survey analysis. The number of medicine
outlets and medicines included in the analysis can be checked on the Field
Data Consolidation: Summary pages.
8.6
ANALYSIS OF TREATMENT AFFORDABILITY
The affordability analysis expresses the survey results in a different way. Instead of
comparing medicine prices with an index price, the cost of a course of therapy for
important conditions can be compared with the daily wage of the lowest-paid un-
skilled government worker. This analysis is very valuable as an advocacy tool since
it expresses prices in relation to an individual’s ability to pay rather than to interna-
tional prices. It is much easier to explain

Kết quả (Việt) 2:

trong cuộc khảo sát, một số so sánh có thể không đặc biệt hữu ích hoặc có liên quan. Trường hợp
bệnh nhân phải trả tiền cho các loại thuốc trong khu vực công, sự khác biệt giữa mua sắm
giá và giá bệnh nhân đại diện cho các loại thuốc tổng mark-up trong khu vực nhà nước
chuỗi phân phối tor, cung cấp không thu mua tại địa phương đang diễn ra. Ở phía trên bên trái
của bảng hình. 8.8, nó có thể được nhìn thấy rằng các cơ sở của chính phủ tính 23,3% đánh dấu
vào các loại thuốc khởi thương hiệu và 7,5% mark-up cho các loại thuốc generic.
Nó cũng rất hữu ích để so sánh giá cả bệnh nhân ở nơi công cộng, tư nhân và các lĩnh vực khác
để xem ngành có mức chênh lệch giá lớn. Trong ví dụ trong hình. 8.8, các
giá tại các cửa hàng khu vực tư nhân cao hơn giá khu vực công để 203,6%
generics giá thấp nhất và cao hơn giá khu vực công để khởi 402,5%
nhãn hiệu. Những chi phí cho bệnh nhân tại các cơ sở NGO thấp hơn giá tính phí
trong khu vực tư nhân (thấp hơn 23,9% cho các thương hiệu khởi và thấp hơn 31,2% cho lowest-
generics giá). Tuy nhiên, nhãn hiệu khởi và generics giá thành thấp nhất trong các NGO
ngành có chi phí 363,0% và 66,7% nhiều hơn, tương ứng, so với trong khu vực công.
Một số yếu tố có thể giải thích sự thay đổi trong giá thanh toán của bệnh nhân trong khác nhau
ngành:
? Ba lĩnh vực có thu mua khác nhau và về hiệu phân phối tính hiệu.
? Các lĩnh vực công cộng và phi chính phủ có thể sử dụng bán hàng y như một chi phí-phục hồi chế này
nism để chi fi hành Nance.
? Giá cả và đánh dấu-up là không được kiểm soát và biến đổi cao.
Những vấn đề này được xem xét thêm trong việc phân tích thành phần giá (Chương 9).
Các nghiên cứu trong tương lai có thể tập trung vào các giả thuyết được tạo ra về lý do giống nhau về
mối quan hệ và sự khác biệt về giá cả.
123
báo cáo liên ngành so sánh sẵn có thuốc và
dữ liệu tóm tắt giá
Cách thức mà bạn báo cáo so sánh intersector sẽ thay đổi đáng kể từ bề
vey để khảo sát, tùy thuộc vào bản chất của sự khác biệt giữa các thành phần trong bạn
thiết lập và kết quả thực tế của những sự so sánh. Các báo cáo chuẩn mẫu
(Chương 12) cung cấp hướng dẫn về báo cáo sẵn có thuốc và giá tóm
maries có thể thích hoặc mở rộng cho phù hợp.
Hãy bắt đầu bằng cách so sánh sẵn có thuốc. Bạn có thể sẽ sẵn sàng cho origi-
mục nator thương hiệu sẽ được tốt hơn trong khu vực tư nhân trong khi Generics có thể được
phổ biến rộng rãi hơn trong khu vực công. Tuy nhiên, tình hình của bạn có thể khác nhau.
Nếu có, kiểm tra dữ liệu của bạn và điều tra những lý do cho sự khác biệt này.
Đối với phân tích giá cả, bạn có cơ hội để so sánh giá cả bệnh nhân trung bình ở
từng lĩnh vực:
? giá tham khảo quốc tế, hoặc từ MSH hoặc thiết lập khác;
? giá mua sắm công; và
? giá bệnh nhân trong các lĩnh vực khác.
Kết quả có thể khác nhau giữa các khu vực cho các thương hiệu khởi và generics. Tùy thuộc
vào những phát hiện fi, báo cáo của bạn có thể đi sâu vào chi tiết về những so sánh này, kể cả
tài liệu tham khảo ing cho sản phẩm riêng biệt mà tiết lộ sự thật thú vị về cách thức
mà giá hoạt động trong thiết lập của bạn.
Trong văn bản báo cáo của mình, bạn không cần phải báo tất cả tỷ lệ giá so sánh hoặc trọng
centages, nhưng bạn có thể muốn làm nổi bật những người quan trọng hoặc đặc biệt thú vị,
trong khi đề cập đến người đọc bảng với kết quả y học hoặc tóm tắt kinh tế cá thể
kiểm tra chi tiết hơn về sự khác biệt.
8.5
PHÂN TÍCH NHÓM
Các quốc gia phân tích bằng cách sử dụng mẫu hoàn thành của fi dữ liệu lĩnh là những giá
tập trung chủ yếu khảo sát của. Tuy nhiên, bạn cũng có thể muốn đánh giá hay so sánh giá cả trong
các phân nhóm khác nhau trong một khu vực, chẳng hạn như:
? giá tại các cửa hàng từ các khu vực khác nhau;
? giá cả ở đô thị vs khu vực nông thôn;
? giá tại các cơ sở công cộng cho một mức độ c specifi chăm sóc (ví dụ như tiểu học, trung học hoặc
đại học);
? mua sắm công của Bộ trung tâm sức khỏe so với thu mua khu vực
cơ quan phát; và
? giá nhóm c specifi của thuốc, như thuốc so với cùng thera-
lớp peutic.
Nếu bạn đã thu thập dữ liệu thu mua từ nhiều ngành, dữ liệu từ
mỗi ngành phải được phân tích riêng. Điều này có thể được thực hiện bằng cách làm theo các
thủ tục phân tích phân nhóm mô tả dưới đây.
8. DỮ LIỆU PHÂN TÍCH VÀ GIẢI THÍCH
124
GIÁ ĐO THUỐC, sự có sẵn, khả năng chi trả VÀ GIÁ LINH KIỆN
Để cho phép phân tích bằng cách phân nhóm các loại thuốc và các cơ sở, các trường dữ liệu Con-
trang solidation cho phép bạn chọn các cột riêng biệt (tức là cơ sở) và các hàng
(tức là thuốc) của dữ liệu cho việc phân tích. Đó là, bạn có thể bao gồm hoặc không bao gồm dữ liệu
từ các cửa hàng thuốc c specifi bằng cách bật / tắt các cột mà dữ liệu được
chứa, và bao gồm hoặc loại trừ các dữ liệu cho các loại thuốc c specifi bằng cách bật / tắt các
hàng tương ứng.
Theo mặc định, phân tích trong bảng tính bao gồm tất cả các cột và các hàng dữ liệu bạn
nhập vào. Để làm cho nó dễ dàng hơn để loại trừ các cột nhất định, các Consolidation Dòng dữ liệu
các trang cho phép bạn sắp xếp các khoản mua sắm, cửa hàng (từ trái sang phải) bởi các biến bạn en-
tered như xác định các thông tin. Đối với các trang Giá Mua sắm Medicine, các
thông số xác định là:
? Đấu thầu số ID (Row 7)
? Cơ quan mua sắm (Row 8)
? Ngày mua sắm (Row 9)
? Số (Row 12)
Đối với các trang Consolidation Dòng dữ liệu khác, các biến là:
? Y học nghiên cứu outlet số ID (Row 7)
? Region (Row 8)
? Khoảng cách từ các khu dân cư gần nhất (Row 9)
? Mức độ chăm sóc (Row 11)
? . Số (Row 12)
. Nhấn nút trả về số thứ tự phân loại gốc
8.5.1 Lựa chọn các phân nhóm
Row 10: Bao gồm các cửa hàng trong phân tích (1 = có, 0 = không) cho phép bạn để bao gồm / loại trừ các
dữ liệu từ các cửa hàng thuốc cá nhân phân tích. Thay đổi '1' trong Row 10
'0 sẽ loại trừ các cột từ các tính toán (loại trừ các cột được tô
màu xám). Để bao gồm các cột lại, hoặc thay đổi 0 trở lại với '1', hoặc bấm
nút ALL Outlets BAO GỒM.
Ví dụ, hình. 8.9 lãm giá từ các cửa hàng khu vực công cộng đã được sắp xếp
theo từng khu vực; trong ví dụ này, tất cả các cửa hàng, ngoại trừ những người trong khu vực miền Bắc đã được cựu
cluded. Ngoài ra, nếu bạn đã quan tâm đến ảnh hưởng của khoảng cách, bạn có thể sắp xếp
theo khoảng cách và không bao gồm tất cả các cột trên hoặc dưới một khoảng cách mục tiêu (ví dụ: bao gồm
tất cả các cửa hàng xa hơn 10 km từ trung tâm dân số). Hình. 8.10 chương trình thu mua
dữ liệu phát từ hai lĩnh vực khác nhau đã được nhập vào cùng một trường
dữ liệu củng cố: trang Giá Mua sắm Medicine. Bởi vì mỗi ngành phải
được phân tích riêng, dữ liệu thu mua từ các ngành chức phi chính phủ đã được loại trừ
trong khi dữ liệu từ khu vực công cộng được phân tích.
Cột D: Bao gồm trong phân tích cũng cho phép bạn để bao gồm / loại trừ các dữ liệu từ indi-
sản phẩm thuốc vidual. Ví dụ, bạn có thể tiến hành một phân tích nhỏ trên
một specifi c loại trị liệu. Thay đổi '1' trong Row 10 '0 sẽ loại trừ
các sản phẩm thuốc từ các tính toán (hàng loại trừ được tô màu xám).
125
Nếu một loại thuốc đang được cấp bằng sáng chế và không có generics được đăng ký, giá thành thấp nhất
hàng chung cho thuốc đặc biệt này nên luôn luôn 'tắt'
(tức là loại trừ khỏi tất cả các phân tích vì nó không được điều tra). Tương tự như vậy, đối với một
loại thuốc cũ, nơi các thương hiệu khởi không thể ed identifi, người khởi
hàng nên luôn luôn được 'tắt'. Nếu không, phân tích của bạn sẽ bao gồm
các sản phẩm thuốc mà không được khảo sát, trong đó sẽ làm lệch kết quả.
8. DỮ LIỆU PHÂN TÍCH VÀ GIẢI THÍCH
Fig. 8.9
Lựa chọn các phân nhóm của cửa hàng để phân tích: phân tích theo vùng
Fig. 8.10 Phân tích các dữ liệu thu mua của khu vực
126
GIÁ ĐO THUỐC, sự có sẵn, khả năng chi trả, LINH KIỆN GIÁ
8.5.2 So sánh các phân nhóm
Tới trang Consolidation Dòng dữ liệu cho các ngành mà bạn muốn
tiến hành phân tích phân nhóm. Các lưới nhập dữ liệu sẽ được hiển thị (xem 'dữ liệu' với
các tỷ lệ quay 'off').
Để so sánh các phân nhóm của các cửa hàng thuốc, sử dụng Row 10 để bao gồm ('1') các Medi-
cửa hàng cine tương ứng với các phân nhóm bạn muốn phân tích và loại trừ ('0')
tất cả các dữ liệu khác. Để so sánh phân nhóm thuốc, sử dụng cột D để bao gồm ('1')
các loại thuốc tương ứng với các phân nhóm bạn muốn phân tích và loại trừ
('0') tất cả các dữ liệu khác. Tới xem tóm tắt bằng cách nhấp vào DATA / TÓM
nút. Bạn được cung cấp một không gian để mô tả các mẫu dữ liệu trong
phân tích; hãy chắc chắn để hoàn thành mô tả này trước khi in. Sau khi in
ra bảng tóm tắt, bạn có thể quay trở lại lưới nhập dữ liệu và thay đổi các tiểu
nhóm các cửa hàng thuốc / thuốc đưa vào phân tích. Bằng cách in một (rõ ràng
bảng tóm tắt có nhãn!) cho mỗi phân nhóm, sau đó bạn có thể so sánh phụ khác nhau
nhóm như bạn viết báo cáo của bạn.
Khi phân tích phân nhóm, bạn nên tính đến kích thước mẫu của mỗi
nhóm. Trong một số trường hợp, các kích thước mẫu sẽ là quá nhỏ mà kết quả là không còn
đại diện. Ví dụ, trong việc phân tích sẵn có thuốc trong khu vực công
theo mức độ chăm sóc, bạn có thể chỉ có một số nhỏ các bệnh viện đại học.
Trong trường hợp này bạn nên báo cáo kết quả như số tuyệt đối (ví dụ như thuốc X đã được
tìm thấy ở hai trong ba cửa hàng ) hơn là một giá trị phần trăm (ví dụ như tính sẵn sàng
của y học X là 66,7%).
Luôn chắc chắn rằng bạn lại bao gồm các cửa hàng thuốc và sản phẩm y học
trước khi tiến hành phân tích điều tra chung. Số lượng thuốc
cửa hàng và các loại thuốc đưa vào phân tích có thể được kiểm tra trên các Dòng
Consolidation dữ liệu: các trang Summary.
8.6
PHÂN TÍCH XỬ khả năng chi trả
Phân tích khả năng chi trả thể hiện các kết quả khảo sát theo một cách khác. Thay vì
so sánh giá thuốc với một chỉ số giá, chi phí cho một liệu trình điều trị cho
điều kiện quan trọng có thể được so sánh với mức lương hàng ngày của un- lương thấp nhất
nhân viên chính phủ có tay nghề cao. Phân tích này là rất có giá trị như một công cụ tuyên truyền vận động kể từ khi
nó thể hiện giá liên quan đến khả năng của một cá nhân để trả tiền chứ không phải là để tế
giá quốc. Nó là dễ dàng hơn nhiều để giải thích