Do reimbursement recommendation processes used by government drug plans in Canada adhere to good governance principles?
Notice bibliographique
Résumé
In democratic societies, good governance is the key to assuring the confidence of stakeholders and other citizens in how governments and organizations interact with and relate to them and how decisions are taken. Although defining good governance can be debatable, the United Nations Development Program (UNDP) set of principles is commonly used. The reimbursement recommendation processes of the Canadian Agency for Drugs and Technologies in Health (CADTH), which carries out assessments for all public drug plans outside Quebec, are examined in the light of the UNDP governance principles and compared with the National Institute for Health and Care Excellence system in England. The adherence of CADTH's processes to the principles of accountability, transparency, participatory, equity, responsiveness and consensus is poor, especially when compared with the English system, due in part to CADTH's lack of genuine independence. CADTH's overriding responsibility is toward the governments that "own," fund and manage it, while the agency's status as a not-for-profit corporation under federal law protects it from standard government forms of accountability. The recent integration of CADTH's reimbursement recommendation processes with the provincial public drug plans' collective system for price negotiation with pharmaceutical companies reinforces CADTH's role as a nonindependent partner in the pursuit of governments' cost-containment objectives, which should not be part of its function. Canadians need a national organization for evaluating drugs for reimbursement in the public interest that fully embraces the principles of good governance - one that is publicly accountable, transparent and fair and includes all stakeholders throughout its processes.
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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 | 0,044 | 0,174 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,007 |
| Communication savante | 0,019 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| 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 ».