Variation in the prescription drugs covered by health systems across high-income countries: A review of and recommendations for the academic literature
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Because not all medicines are equally safe, effective, and affordable, health systems often use formularies to define explicitly which medicines will be included and excluded from coverage. OBJECTIVE: We sought to synthesize methods and findings from published studies of formulary variation across health systems in high-income countries. METHODS: We conducted a systematic review of peer-reviewed research papers published from 2000 to 2017, inclusively. Because of the heterogeneous nature of the literature, we used an inductive approach to summarize methods and findings. RESULTS: Nine studies met our study inclusion criteria. Included studies used a variety of methods for selecting medicines for analysis, for measuring coverage levels, and for measuring concordance between formularies. Studies assessing variations in coverage of all licensed medicines and found lower rates of cross-national coverage variation than studies of coverage for selected specialty drugs and indications. The one study that focused on coverage of high-volume medicines found the most complete and consistent levels of formulary listings across countries. CONCLUSION: Although published studies contain interesting findings that likely have prompted discussions about their policy implications, the literature can be improved with greater transparency concerning the overarching objective of work in this area and more rigor concerning the selection, analysis, and reporting of data.
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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 | 0,030 | 0,106 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».