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Enregistrement W2045334890 · doi:10.1155/2015/547960

Comparison of United States and Canadian Glaucoma Medication Costs and Price Change from 2006 to 2013

2015· article· en· W2045334890 sur OpenAlexaffabout
Matthew B. Schlenker, Graham E. Trope, Yvonne M. Buys

Notice bibliographique

RevueJournal of Ophthalmology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlaucoma and retinal disorders
Établissements canadiensKensington HealthToronto Western HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBrand namesGlaucomaDrug pricesAgricultural economicsDemographyAdvertisingEconomicsMonetary economicsBusinessOphthalmology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective. Compare glaucoma medication costs between the United States (USA) and Canada. Methods. We modelled glaucoma brand name and generic medication annual costs in the USA and Canada based on October 2013 Costco prices and previously reported bottle overfill rates, drops per mL, and wastage adjustment. We also calculated real wholesale price changes from 2006 to 2013 based on the Average Wholesale Price (USA) and the Ontario Drug Benefit Price (Canada). Results. US brand name medication costs were on average 4x more than Canadian medication costs (range: 1.9x-6.9x), averaging a cost difference of $859 annually. US generic costs were on average the same as Canadian costs, though variation exists. US brand name wholesale prices increased from 2006 to 2013 more than Canadian prices (US range: 29%-349%; Canadian range: 9%-16%). US generic wholesale prices increased modestly (US range: -23%-58%), and Canadian wholesale prices decreased (Canadian range: -38%-0%). Conclusions. US brand name glaucoma medications are more expensive than Canadian medications, though generic costs are similar (with some variation). The real prices of brand name medications increased more in the USA than in Canada. Generic price changes were more modest, with real prices actually decreasing in Canada.

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)0,001
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 enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,290 · 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

Citations18
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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