Who's the Fairest of Them All? Which Provincial Pharmacare Model Would Best Protect Canadians Against Catastrophic Drug Costs?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Public prescription drug plans vary markedly across Canada. To address perceived inequities in coverage across provinces, the February 2003 First Ministers' Accord on Health Care Renewal committed to ensuring that all Canadians have reasonable access to catastrophic drug coverage. A national standard for "reasonable" catastrophic coverage has yet to be formally defined. OBJECTIVE: To compare the private financial burdens from prescription drugs that Canadian households would face if each of the current provincial pharmacare models were adopted as the national standard. METHODS: Through simulation modelling, we computed household private financial burden by applying the cost-sharing rules from provincial drug plans to a nationally representative set of 4,860 household types differing in size, age composition, income and drug expense levels. The proportions of households that would face private out-of-pocket payments exceeding critical, or catastrophic, percentages of household income were calculated. RESULTS: Private financial burden due to prescription drug costs varies considerably across provincial pharmacare models. Comprehensive, tax-financed pharmacare models that limit out-of-pocket expenditures to a given percentage of income, such as those found in British Columbia, Saskatchewan, Manitoba and Ontario, provide the greatest protection against catastrophic prescription drug costs. There appears, however, to be no "gold standard" for an acceptable financial burden to be borne by patients.
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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 | 0,001 |
| 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 ».