International Experience With Pharmaceutical Policy: Common Challenges and Lessons for Canada
Notice bibliographique
Résumé
Pharmaceuticals are the focus of increased scrutiny by public insurers. Between 1985 and 1998, drug expenditure in Canada increased by 226% - approximately double the increase in total expenditure on health. Prescribed and non-prescribed drugs now comprise the second-largest share of health care expenditures after hospitals, surpassing physicians’ services. The National Forum on Health called for common strategies across the provinces, to manage pharmaceuticals from a health policy perspective. At the same time, the federal government and several provinces are interested in promoting pharmaceutical research and development (R&D), as part of the advancement of a knowledge-based economy. In the past, debates about pharmaceutical policy centred on the balancing of cost-containment and access to needed pharmaceuticals. The creation of an environment more conducive to attracting pharmaceutical R&D introduces additional tensions that will, no doubt, require concessions in current policies to manage pharmaceutical expenditures. In addition, a significant R&D investment will have predictable “downstream” effects on other sectors, such as academic research. In this study, we describe the experience of 7 Western industrialized countries in controlling pharmaceutical budgets while maintaining access to medically necessary prescription medications. In addition, we describe the potential impact of these policies on pharmaceutical R&D and the efforts of these countries to create a favourable climate for fostering R&D within their borders. We identify tensions that arise between health policy and industrial policy goals, and broad questions of directions and choices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,017 |
| Communication savante | 0,026 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».