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Enregistrement W2315382297 · doi:10.1177/1715163513494594

Pace of growth in drug expenditures slows to lowest level in 16 years

2013· article· en· W2315382297 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Kathie Lynas

Notice bibliographique

RevueCanadian Pharmacists Journal / Revue des Pharmaciens du Canada · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiquePharmaceutical Economics and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPaceMedical prescriptionDemographic economicsPrescription drugHealth careBusinessEconomicsPublic economicsMedicineEconomic growthGeographyPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,625
Score d'incertitude au seuil0,745

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0080,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,006

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,203 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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