Improving the Affordability of Prescription Medications for People with Chronic Respiratory Disease: An Official American Thoracic Society Policy Statement
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mounting evidence indicates that out-of-pocket costs for prescription medications, particularly among low- and middle-income patients with chronic diseases, are imposing financial burden, reducing medication adherence, and worsening health outcomes. This problem is exacerbated by a paucity of generic alternatives for prevalent lung diseases, such as asthma and chronic obstructive pulmonary disease, as well as high-cost medicines for rare diseases, such as cystic fibrosis. Affordability and access challenges are especially salient in the United States, as citizens of many other countries pay lower prices for and have greater access to prescription medications. METHODS: The American Thoracic Society convened a multidisciplinary committee comprising experts in health policy pharmacoeconomics, behavioral sciences, and clinical care, along with individuals providing industry and patient perspectives. The report and its recommendation were iteratively developed over a year of in-person, telephonic, and electronic deliberation. RESULTS: The committee unanimously recommended the establishment of a publicly funded, politically independent, impartial entity to systematically draft evidence-based pharmaceutical policy recommendations. The goal of this entity would be to generate evidence and action steps to ensure people have equitable and affordable access to prescription medications, to maximize the value of public and private pharmaceutical expenditures on health, to support novel drug development within a market-based economy, and to preserve clinician and patient choice regarding personalized treatment. An immediate priority is to examine the evidence and make recommendations regarding the need to have essential medicines with established clinical benefit from each drug class in all Tier 1 formularies and propose recommendations to reduce barriers to timely generic drug availability. CONCLUSIONS: By making explicit, evidence-based recommendations, the entity can support the establishment of coherent national policies that expand access to affordable medications, improve the health of patients with chronic disease, and optimize the use of public and private resources.
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 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 | 0,114 | 0,111 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,010 |
| Communication savante | 0,019 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,113 | 0,065 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,005 |
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 ».