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Enregistrement W2058625864 · doi:10.1071/ah090241

PBS copayments and safety nets - A commentary on Sweeny and Doran and Robertson

2009· letter· en· W2058625864 sur OpenAlexaboutno aff
Ruth Lopert

Notice bibliographique

RevueAustralian Health Review · 2009
Typeletter
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiquePharmaceutical Economics and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPharmaceutical Benefits SchemeAccess to medicinesSubsidyHealth economicsPharmaceutical policyWonderGovernment (linguistics)BusinessHealth carePopulation healthPublic administrationPublic economicsHealth policyPolitical scienceEconomic growthEconomicsMedicineLawDeveloping countryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IN ANY DISCUSSION of key pharmaceutical policy issues, Australia?s National Medicines Policy (NMP) is an important touchstone of which Australians can be justly proud. Those familiar with the stalled evolution of the Canadian National Pharmaceuticals Strategy and the uneven provincial patchwork of pharmaceutical coverage in Canada for example, may wonder why it is that a country with longstanding universal health care has neither universal coverage of medicines nor a cohesive national policy framework like Australia?s NMP. One of the fundamental objectives of the NMP is to deliver ?timely access to the medicines that Australians need, at a cost individuals and the community can afford?. It also says that ?cost should not constitute a substantial barrier to people?s access to medicines they need? and that while ?. . . the Pharmaceutical Benefits Scheme (PBS) facilitates access to certain prescribed medicines by subsidising costs . . . (S)uch subsidies are not costless, and the community as a whole must bear them?. Importantly it also says that ?. . . access to medicines should support the rational use of those medicines?.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,076
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,149

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,076
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0060,008
Communication savante0,0080,013
Science ouverte0,0060,003
Intégrité de la recherche0,0800,058
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,005

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.

Tête enseignante Opus0,115
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,244 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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