Seeking Value in Pharmaceutical Care: Balancing Quality, Access and Efficiency
Notice bibliographique
Résumé
Healthcare remains a dominant issue for Canadians. Central to the debate is the dynamic tension among the value, accessibility and affordability of drugs. Simply put, innovative drugs improve health and economic outcomes for individuals and populations. As a result, providers and patients increasingly demand, and expect, these benefits; utilization and expenditures increase. The management challenge is finding the best balance of quality, access and costs. Supply-side strategies, such as restricting access with the intention of controlling isolated costs of drug budgets, are not optimal from a population health view because they have the adverse impact of limiting the system benefits of innovative drugs. Management strategies emphasizing the demand side of the market are more empowering to providers and patients and, given the increasing knowledge and accountability of these stakeholders, are increasingly feasible. Population health outcomes and efficient resource use may be better served by a combination of strategies. The partnership-measurement model of disease management is a practical example of this approach at the community level; timely and repeated feedback of real-world practices, as well as provider and patient education, drive accountable, cost-efficient and continuously improved outcomes. As we seek the optimal societal strategy for innovative drug therapy, resource allocation decisions have to be made. Widening the debate and informing the debaters will enhance the chances of making choices that achieve the best health for the most people at the best cost.
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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 | 0,022 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,028 |
| Communication savante | 0,022 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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; 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 ».