Prescribed Drug Spending in Canada in 2019: A Focus on Public Drug Program
Notice bibliographique
Résumé
Public drug program spending accounts for 43.1% of prescribed drug spending in Canada.This report provides an in-depth look at public drug program spending in Canada, using the Canadian Institute for Health Information's (CIHI) National Prescription Drug Utilization Information System.Public drug program spending does not include spending on drugs dispensed in hospitals or on those funded through cancer agencies and other special programs.Public drug program spending increased by 6.8% in 2018, compared to an increase of 5.3% in 2017.The growth in 2018 was largely because of the introduction of Ontario Health Insurance Plan+ (OHIP+), which extended drug coverage to all Ontario residents age 24 years or younger.Three of the top five classes in spending were biologic drugs, with anti-tumour necrosis factor drugs, used to treat conditions such as rheumatoid arthritis and Crohn's disease, accounting for the highest proportion of drug spending for the seventh consecutive year.The proportion of public drug program spending on highcost individuals continued to rise.In 2018, the 2.1% of individuals for whom a drug program paid $10,000 or more accounted for more than one-third of spending (38.8%, up from 36.6% in 2017).
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».