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Enregistrement W2038175748 · doi:10.12927/hcpol.2007.18545

Income-Based Drug Coverage in British Columbia: Lessons for BC and the Rest of Canada

2006· article· en· W2038175748 sur OpenAlexaffvenueabout
Steve Morgan, Robert G. Evans, Gillian E. Hanley, Patrícia Caetano, Charlyn Black

Notice bibliographique

RevueHealthcare policy · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedication Adherence and Compliance
Établissements canadiensVancouver Coastal Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEquity (law)Government (linguistics)PaymentPublic economicsDistribution (mathematics)Public policyBusinessMedical prescriptionGovernment spendingEconomic growthEconomicsFinancePolitical scienceWelfareMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In May 2003, the government of British Columbia adopted income-based pharmacare, replacing an age-based drug benefits program. Stated policy goals included reducing government spending, maintaining or enhancing access to medicines and improving financial equity. The province's experience on these policy dimensions can inform policy making in other jurisdictions and offers insight into priorities for Canada's National Pharmaceuticals Strategy. METHOD: The research team created an anonymized database with information about drug use, private and public expenditure and household income for all residents of British Columbia from 1996 to 2004. This database was used to evaluate the impact of the policy on trends in drug expenditures, utilization and sources of payment for seniors and non-seniors of different income levels. RESULTS: In the immediate term, Fair PharmaCare appears to have met many of its policy goals. Government spending was reduced. Access to medicines was maintained (though not enhanced). And the distributions of private and public expenditures were brought more closely in line with distribution of income. Long-run impacts depend largely on how a reduced role for government affects trends in costs, access and equity. Early indications suggest that a larger role for government may be needed to maintain performance on desired policy objectives over time. CONCLUSION: In the long run, there is reason for setting a new national standard for pharmacare that increases, not decreases, the share of publicly covered spending in every province. The federal government could play a key role by helping provinces increase public funding for prescription drugs and thereby facilitate cost control, maintain access to medicines and enhance financial equity.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,860
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,008
Études des sciences et des technologies0,0070,002
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,294 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations16
Publié2006
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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