当我们在看医药销售数据时,我们在看些什么

作者:jcmp      发布时间:2021-04-08      浏览量:1
1. IQVIA(原IMS数据)在国内

1. IQVIA(原IMS数据)

在国内看医药销售,第一个想到的数据肯定是IQVIA。现在所说的IQVIA,是CRO巨头昆泰和医药信息公司IMS Health合并后于2017年启用的新公司名。目前来看,IQVIA数据还是国内医药数据中覆盖面最广的一个,也是各大药企最经常购买的版本。这个数据库主要包括了中国医院药品统计报告 ( CHPA ) ,基于9454家医院总体(≥100张床位)进行样本设计,样本覆盖255个地级以上城市。这是其它数据库无法比拟的覆盖规模。

根据IQVIA prognosis,CHPA销售额2018年占中国整个医药市场的62%。依照这个数据,可以认为IQVIA的原数据用放大系数1.3-1.5是平均合理的。不过,IQVIA本身也可能提供放大的数据版本,还可以提供ex-mfr. price和医院销售价两种计价的数据,所以每次看清楚被提供数据的真正定义非常重要。

2. 药物综合数据库(Pharmaceutical DataBase, PDB)。

还有一个很经常看到的数据源是PDB,大量的券商报告都是以PDB数据为引用对象。比起IQVIA的数据,PDB的医院覆盖要小不少。根据其2018年的材料显示,目前其重点城市医院用药数据库涵盖了2012年来全国24地区680余家样本等级医院的购药数据,涉及约3000个通用名和3500家企业,而核心样本中65%的医院是三甲医院,接近80%是三级及以上医院。所以如果一个报告是直接引用PDB数据,来判断某个细分领域样品医院规模的时候,和实际的市场规模往往会有比较大的差距。经验上说,根据药品重点覆盖的医院等级不同,PDB数据的放大系数在3-5倍为多,且如果一个药品基层销售量越大,则PDB数据的放大系数也应该适当提高。

为了做一个更直观的比对,我选择了2017年IQVIA公布的医院销量前四名的药物(第五名是步长的丹红注射液),将其PDB和IQVIA的销售数据做了直接比较,差距见下图(考虑到两个都是收费数据库,我将每个药的PDB销售额设置为index 100)。从数据上可以很明显的看出PDB数据普遍只有IQVIA数据的三分之一左右,考虑上IQVIA数据本身还需要进行放大,可见PDB数据的放大系数定在3-5还是比较合理的。

还有一个IQVIA和PDB共同的缺点,就是他们对于新上市药品的销售数据往往无法很准确的记录。尤其是近几年新上市的肿瘤药,两个数据库提供的数据都和药企最终自行公布的数据相差甚远,不建议直接使用。我目前还没有理清其中缘由,只做一个提醒。

3. 中国外商投资企业协会药品研制和开发行业委员会 (RDPAC)。

RDPAC数据是看外企销售数据的一个很好的补充。RDPAC,全称是中国外商投资企业协会药品研制和开发行业委员会,是一个由42家具备研究开发能力的跨国制药企业组成的非赢利性组织,隶属于“中国外商投资企业协会”。 从官网的成员名单也可以看出基本涵盖了在华的主要外资药企。经验上说,越成熟的产品,RDPAC数据和IQVIA数据会越接近,但是新药往往RDPAC的数据更具参考价值。

4. 其它

例如米内网,可以提供“中国城市零售药店化学药数据库”,样本覆盖全国122各地市,在看零售渠道时,是个可以考虑的选择。

又如中国药学会(CPA)旗下的全国医药经济信息网,截止2017年已覆盖全国31个重点区域,近1000余家有代表性的综合与专科医院,其中入网三级医院在780家左右。其独到的一个服务是可以针对单一分子名提供其覆盖网络每一家医院的销售量和销售金额,这就提供了一个非常独特的分析视角,在做产品的下沉分析或者销售布局策略的时候,非常有用。

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