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Enregistrement W2059724364 · doi:10.12927/hcpol.2007.19390

Spiralling Medical Costs: Why Canada Needs NICE Medicine

2007· article· en· W2059724364 sur OpenAlexaffvenueabout
Norman J. Temple

Notice bibliographique

RevueHealthcare policy · 2007
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmaceutical industry and healthcare
Établissements canadiensAthabasca University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgency (philosophy)Psychological interventionMedicineNiceBusinessDrugDrug approvalClinical trialPublic economicsActuarial scienceMarketingPharmacologyPsychiatryEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Healthcare spending in Canada has grown rapidly in recent years, especially for drugs. This paper discusses the causes of the problem and makes policy proposals. Conflicts of interest (COIs) are a frequent occurrence in medical research and lead to bias. Published studies, especially in the area of clinical trials on drugs, are much more likely to produce findings favourable to the drug when funded by the manufacturer. Bias can occur by various means, including inappropriate study design (such as giving a placebo to control subjects rather than an existing drug) and selective publication of results. COIs also frequently occur with clinical practice guidelines. High-priced (particularly new) drugs are often marketed by inappropriate means. Drug costs in Canada could be greatly reduced if doctors prescribed lower-cost alternatives where appropriate (therapeutic substitution). Proposals are made for changes in the regulatory agencies responsible for the approval of drugs, drug marketing and post-marketing surveillance. In addition, a new regulatory agency is proposed that would examine the value of drugs and medical devices in terms of clinical effectiveness and cost-effectiveness. Such an agency would set the rules for therapeutic substitution and would determine which medical interventions can be used based on agreed cost-effectiveness criteria.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,647
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,420
Tête enseignante GPT0,597
Écart entre enseignants0,177 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations3
Publié2007
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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