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Enregistrement W2792943080 · doi:10.1017/s1744133117000408

Pharmaceutical policy reform in Canada: lessons from history

2018· article· en· W2792943080 sur OpenAlexafffundabout
Katherine Boothe

Notice bibliographique

RevueHealth Economics Policy and Law · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoAssociated Medical Services
Mots-clésNegotiationEliteUniversal designBusinessPublic economicsPublic administrationPoliticsPolitical scienceEconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canada is the only country with a broad public health system that does not include universal, nationwide coverage for pharmaceuticals. This omission causes real hardship to those Canadians who are not well-served by the existing patchwork of limited provincial plans and private insurance. It also represents significant forgone benefits in terms of governments' ability to negotiate drug prices, make expensive new drugs available to patients on an equitable basis, and provide integrated health services regardless of therapy type or location. This paper examines Canada's historical failure to adopt universal pharmaceutical insurance on a national basis, with particular emphasis on the role of public and elite ideas about its supposed lack of affordability. This legacy provides novel lessons about the barriers to reform and potential methods for overcoming them. The paper argues that reform is most likely to be successful if it explicitly addresses entrenched ideas about pharmacare's affordability and its place in the health system. Reform is also more likely to achieve universal coverage if it is radical, addressing various components of an effective pharmaceutical program simultaneously. In this case, an incremental approach is likely to fail because it will not allow governments to contain costs and realize the social benefits that come along with a universal program, and because it means forgoing the current promising conditions for achieving real change.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,924
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,129
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,213 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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