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Enregistrement W1807808389 · doi:10.5334/ijic.2253

Institutional framework for integrated Pharmaceutical Benefits Management: results from a systematic review

2015· review· en· W1807808389 sur OpenAlexaboutno aff
Tomasz Hermanowski, Aleksandra Drozdowska, Marta Kowalczyk

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Integrated Care · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedication Adherence and Compliance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEuropean unionPharmacyBusinessHealth careIntegrated carePharmaceutical carePharmaceutical policyProcess managementHealth policyRisk analysis (engineering)MedicineNursingEconomic growthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: In this paper, we emphasised that effective management of health plans beneficiaries access to reimbursed medicines requires proper institutional set-up. The main objective was to identify and recommend an institutional framework of integrated pharmaceutical care providing effective, safe and equitable access to medicines. METHOD: The institutional framework of drug policy was derived on the basis of publications obtained by systematic reviews. A comparative analysis concerning adaptation of coordinated pharmaceutical care services in the USA, the UK, Poland, Italy, Denmark and Germany was performed. RESULTS: While most European Union Member States promote the implementation of selected e-Health tools, like e-Prescribing, these efforts do not necessarily implement an integrated package. There is no single agent who would manage an insured patients' access to medicines and health care in a coordinated manner, thereby increasing the efficiency and safety of drug policy. More attention should be paid by European Union Member States as to how to integrate various e-Health tools to enhance benefits to both individuals and societies. One solution could be to implement an integrated "pharmacy benefit management" model, which is well established in the USA and Canada and provides an integrated package of cost-containment methods, implemented within a transparent institutional framework and powered by strong motivation of the agent.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,526
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,136
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,308 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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