Minnesota: Leading the Way on Canadian Prescription Medicine Importation
Notice bibliographique
Résumé
In the United States, about $160 billion is spent on prescription medicines each year, with Minnesotans spending about $3 billion. The costs of prescription medicines receive so much attention in large part because, although prescription medicine costs constitute only 10.5% of total health care spending, they account for 23% of the total out-of-pocket costs that people incur when purchasing health care. Minnesota has been a leader in controlling prescription medicine costs. It has aggressively used purchasing pools when possible, and encouraged the use of lower cost, generic prescription medicines when appropriate. Even with these efforts to control costs, prescription medicines were still becoming too costly for many Minnesotans to afford. Busloads of senior citizens headed north for Canada. Others used Internet pharmacies, some of which were unsafe. The need for lower cost prescription medicine alternatives and a desire to protect the safety of Minnesotans who seek them caused Governor Pawlenty, in September of 2003, to direct the Minnesota Department of Human Services to examine the feasibility of importing prescription medicines from Canada and other international sources. He directed the Commissioner of Human Services to examine methods to address the needs of Minnesota state employees, the citizens served through the state’s public assistance programs, and the state’s citizens at large. In response to this directive, a three-phase plan was developed. The plan called for the development of a website to empower Minnesota consumers to purchase mail-order prescription medicines for personal use from approved Canadian pharmacies; the option for Minnesota state employees to voluntarily obtain prescriptions for maintenance medications from Canadian pharmacies; and the establishment of a pilot project that allows Minnesotans to purchase Canadian prescription medicines from their local pharmacies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».