PHARMACARE: Cost-related nonadherence to medications and pharmacare
Notice bibliographique
Résumé
Canada is the only developed country with a universal healthcare system that does not cover prescription medication outside the hospital setting (Morgan, Martin, Gagnon, Mintzes, Daw & Lexchin, 2015). Canadians pay for their prescription medications either through private insurance programs or out of pocket (O’Grady, n.d.; Statistics Canada, 2016). As well, many private insurance programs pay a fixed price or percentage, which may still leave people with high out-of-pocket costs (Luiza et al., 2015); especially those needing cancer symptom management medications. Some people, including patients with cancer, report not filling prescription medications, not renewing medications or skipping doses to make the prescription last longer due to financial barriers (Angus Reid Institute, 2015; Briesacher, Gurwitz, & Soumerai, 2007). This can be defined as cost-related nonadherence, a common issue in Canada. In fact, one in 10 Canadians experience cost-related nonadherence (Morgan et al., 2015). Nonadherence to prescription medications is related to poorer health outcomes and an increased use of the healthcare system (Morgan & Lee, 2017). This paper will discuss the current policies and programs for pharmacare in Ontario, and propose solutions that oncology nurses can use to address cost-related nonadherence.
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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 | 0,015 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».