Medicine reimbursement recommendations in Canada, Australia, and Scotland.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study was undertaken to compare the recommendations made by the Canadian Common Drug Review (CDR) regarding whether drugs should be listed on provincial and federal formularies with recommendations made by similar bodies in other countries. STUDY DESIGN: Retrospective cohort analysis. METHODS: All recommendations made by CDR until September 30, 2006, were accessed. Two comparable agencies, the Australian Pharmaceutical Benefits Advisory Committee (PBAC) and the Scottish Medicines Consortium (SMC), were identified, and recommendations were obtained from the Web sites of all 3 agencies. We examined whether each of the agencies put equal proportions of drugs into each of 3 categories: unrestricted listing, listing with criteria, and do not list. Second, we compared recommendations on individual drugs. RESULTS: CDR made recommendations on 47 drugs. PBAC and SMC made recommendations about 31 and 29 of these products, respectively. There was no statistically significant difference in the percentage of drugs assigned to each category of recommendation in comparisons between CDR and PBAC, and between CDR and SMC. There was moderate agreement between CDR and PBAC for recommendations on individual drugs and poor agreement between CDR and SMC. CONCLUSIONS: CDR is no different from other similar agencies in terms of the number of drugs recommended for full or restricted listing, or against listing. There is a relatively low level of agreement on recommendations about individual drugs among the different agencies. These differences appear to be because of pharmacoeconomic evaluations and likely reflect discrepancies between countries in national markets and health systems.
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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 | 0,010 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».