Estimated cost of universal public coverage of prescription drugs in Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With the exception of Canada, all countries with universal health insurance systems provide universal coverage of prescription drugs. Progress toward universal public drug coverage in Canada has been slow, in part because of concerns about the potential costs. We sought to estimate the cost of implementing universal public coverage of prescription drugs in Canada. METHODS: We used published data on prescribing patterns and costs by drug type, as well as source of funding (i.e., private drug plans, public drug plans and out-of-pocket expenses), in each province to estimate the cost of universal public coverage of prescription drugs from the perspectives of government, private payers and society as a whole. We estimated the cost of universal public drug coverage based on its anticipated effects on the volume of prescriptions filled, products selected and prices paid. We selected these parameters based on current policies and practices seen either in a Canadian province or in an international comparator. RESULTS: Universal public drug coverage would reduce total spending on prescription drugs in Canada by $7.3 billion (worst-case scenario $4.2 billion, best-case scenario $9.4 billion). The private sector would save $8.2 billion (worst-case scenario $6.6 billion, best-case scenario $9.6 billion), whereas costs to government would increase by about $1.0 billion (worst-case scenario $5.4 billion net increase, best-case scenario $2.9 billion net savings). Most of the projected increase in government costs would arise from a small number of drug classes. INTERPRETATION: The long-term barrier to the implementation of universal pharmacare owing to its perceived costs appears to be unjustified. Universal public drug coverage would likely yield substantial savings to the private sector with comparatively little increase in costs to government.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 découle