Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Canadians spent almost dollars 15 billion, over dollars 460 per capita, on prescription drugs in 2002, yet there is little published evidence regarding the nature and causes of these expenditures. OBJECTIVE: : The objective of this study was to describe the nature and determinants of prescription drug expenditures in Canada during a recent period of rapid expenditure inflation, 1998 to 2002. RESEARCH DESIGN: : Trends in overall expenditures and investment in specific therapeutic categories are decomposed using nonstochastic index-theoretical methods. MEASURES: Changes in per capita expenditures on oral solid prescription drugs are attributed to the cost-impact of changes in the 6 determinants that fall into 3 broad categories: volume effects, price effects, and therapeutic choices. RESULTS: A majority of spending was concentrated among only 5 therapeutic classes. After adjusting for generic drug use, prices for unchanged drugs declined over the period of analysis. Increased utilization of prescription drugs explained over half of the overall increase in per capita spending. Changes in therapeutic choice also contributed to cost increases. CONCLUSIONS: Findings suggest that the combined affect of federal price regulations, provincial price freezes, and generic substitution policies are controlling price-related determinants of drug spending in Canada. However, the cost-impact of increased drug utilization and changes in therapeutic choices illustrate the potential pitfalls of cost-management strategies that focus primarily on prices.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».