Le rationnement équitable des médicaments onéreux au Québec - les critères d’évaluation et principes éthiques
Notice bibliographique
Résumé
Les dépenses en médicaments augmentent plus rapidement que les ressources disponibles. Les facteurs qui jouent sur l’augmentation des dépenses en médicaments au Canada sont essentiellement associés au volume d’utilisation et à l’arrivée de nouveaux médicaments. Parmi ceux-ci, certains sont extrêmement onéreux et apportent peu de bénéfices par rapport à leur coût. Les évaluateurs sont amenés à s’interroger sur l’opportunité de les inscrire sur la liste des produits couverts par le régime public. L’un des problèmes les plus persistants pour les agences d’évaluations est celui de justifier le refus de rembourser un médicament sur la base de son coût élevé. Nous croyons que le rationnement de médicaments très chers peut s’appuyer sur une justification transparente qui comprend, outre des données probantes, des principes et des valeurs éthiques. Dans cet article, nous entreprenons d’établir et d’analyser les critères et principes pharmaco-économiques et éthiques à considérer lorsqu’il s’agit de limiter équitablement l’accès à des médicaments onéreux.
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 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 | 0,056 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».