Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To provide detailed demographic profiles of prescription drug utilization and expenditures in order to isolate the impact of demographic change from other factors that affect drug expenditure trends. DATA SOURCES/STUDY SETTING: Demographic information and drug utilization data were extracted for virtually the entire British Columbia (BC) population of 1996 and 2002. All residents had public medical and hospital insurance; however their drug coverage resembled the mix of private and public insurance in the United States. STUDY DESIGN: A series of research variables were constructed to illustrate profiles of drug expenditures and drug utilization across 96 age/sex strata. DATA COLLECTION/EXTRACTION METHODS: Drug use and expenditure information was extracted from the BC PharmaNet, a computer network connecting all pharmacies in the province. PRINCIPAL FINDINGS: Per capita drug expenditures increased at an average annual rate of 10.8 percent between 1996 and 2002. Population aging explained 1.0 points of this annual rate of expenditure growth; the balance was attributable to rising age/sex-specific drug expenditures. CONCLUSIONS: Relatively little of the observed increase in drug expenditures in BC could be attributed to demographic change. Most of the expenditure increase stemmed from the age/sex-specific quantity and type of drugs purchased. The sustainability of drug spending therefore depends not on outside forces but on decisions made by policy makers, prescribers, and patients.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».