Doit-on s’inspirer de la tarification à l’activité pour le financement des médicaments onéreux en établissements de santé ?
Notice bibliographique
Résumé
Au Canada, entre 1985 a 2005, l’ensemble des depenses de sante a augmente en moyenne de 6,5 % par annee comparativement a 9,5 % pour les frais de medicaments. La part des medicaments au sein des depenses totales de sante etait estimee a pres de 17% en 2007 pour un total de pres de 30 milliards de dollars, ce qui la place au second rang des depenses apres les frais lies aux hopitaux. De plus, les depenses en medicaments que recense l’Institut canadien d’information sur la sante n’incluent pas les depenses en medicaments en hopital, qui sont incluses dans le cout des hopitaux. Le rapport 2007-2008 sur les pharmacies hospitalieres canadiennes confirme cette croissance des couts en medicaments. Si les depenses en medicaments continuent de croitre a un rythme plus eleve que le reste des composantes du systeme de sante, une reflexion portant sur des approches permettant de favoriser une utilisation optimale des medicaments en etablissement de sante s’impose. Cette derniere repose notamment sur une selection appropriee des medicaments et sur le respect des regles d’utilisation et de remboursement etablies par les decideurs, qui tiennent compte de donnees probantes, de l’etat du patient et du rapport entre les couts et les avantages. L’objectif de cet article est de presenter le modele francais de tarification a l’activite (T2A) et de gestion des medicaments onereux de maniere a susciter la reflexion quant a son applicabilite dans le contexte canadien de la gestion des medicaments en etablissements de sante.
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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 | 0,014 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,016 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,005 |
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 ».