Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prescription drug expenditures in North America have nearly doubled in the past 5 years, creating intense pressure for all public and private benefits managers and policymakers. OBJECTIVE: The objective of this study was to describe age-specific drug expenditure trends from 1996 to 2002 for the Canadian province of British Columbia. STUDY DESIGN: This study shows changes in expenditures per capita quantified for 5 age categories: residents aged 0 to 19, 20 to 44, 45 to 64, 65 to 84, and 85 and older. The cost impacts of 7 determinants of prescription drug expenditures are quantified. DATA: This study describes population-based, patient-specific pharmaceutical data showing the type, quantity, and cost of every prescription drug purchased by virtually all residents of British Columbia. RESULTS: Population-wide expenditures per capita grew at a rate of 11.6% per annum. Growth was primarily driven by the selection of more costly drugs per course of treatment and increases in the number concomitant treatments received per patient. Population aging did not have a major impact on expenditures. However, expenditure per capita grew most rapid among residents aged 45 to 64, the cohort that expended most over the period. The aging of this demographic cohort may threaten the financial viability of age-based drug benefit programs.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».