Do reimbursement recommendation processes used by government drug plans in Canada adhere to good governance principles?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 découle