Income-Based Drug Coverage in British Columbia: Lessons for BC and the Rest of Canada
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».