Pace of growth in drug expenditures slows to lowest level in 16 years
Notice bibliographique
Résumé
It appears new generic pricing policies implemented across Canada over the past couple of years are helping to slow the pace of growth in drug expenditures. Spending on drugs in Canada grew more slowly in 2012 than at any time in the previous 16 years, according to the Canadian Institute for Health Information (CIHI). In Drug Expenditure in Canada, 1985 to 2012, CIHI estimates that total drug spending reached $33 billion in 2012—an average of $947 per person. While that represents an increase of $3.3% from 2011 expenditures, it is historically a low rate of growth. The $33 billion includes both prescription and over-the-counter drugs. Prescribed drugs made up an estimated 84% of overall drug spending in 2012—a total of $28 billion. According to the report, public-sector spending on prescription drugs grew by 1.9% in 2012, the lowest growth rate since 1996. The estimated rate of growth in the private sector, which includes private insurers as well as households and individuals, was 4.1%—the lowest since 1994. New generic pricing policies in provincial drug programs are one factor in the spending slowdown, say the report’s authors. They also point to patent expirations of blockbuster brand-name drugs used to treat patients for high cholesterol and hypertension. Drugs continued to account for the second-highest share (15.9%) of health care spending, behind hospitals and ahead of spending on physicians. Over the past decade, spending in the other 2 categories has grown more rapidly than in the drug-spending area.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,006 |
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 ».