PBS copayments and safety nets - A commentary on Sweeny and Doran and Robertson
Notice bibliographique
Résumé
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?.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,008 |
| Communication savante | 0,008 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,080 | 0,058 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,005 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».