Notice bibliographique
Résumé
At the heart of the COVID-19 pandemic is a long-lasting question about access to healthcare in America. For years, exorbitant drug prices have caused severe problems for American patients. The ineffective system of determining drug costs, solely influenced by competition in the free market, leaves roughly 25% of Americans unable to afford prescription drugs1. Importantly, this emphasizes the urgent need for structural reform in this area. Interestingly, there has been a renewed political will to address this crisis. In May 2018, the Trump Administration released a blueprint to “put American patients first” and, in the report, “high list prices” was the first challenge identified by Health and Human Services2. Six states have already enacted laws that allow for Canadian drug importation but await for federal approval3. These initiatives at the state and federal level, while not amounting to formal legal action, set the stage for paradigm-shifting policies to be passed. The National Academy for State Health Policy (NASHP), a nonpartisan group of policy makers in state governments, represent a key actor for drug price reform4. Recently, they published a model law to match Canadian drug prices for the American market5. The model accounts for the 250 most expensive drugs in the state and proposes setting an upper limit defined by the lowest price found across Canada’s 4 most populous provinces5. In doing so, this aims to decrease drug prices and improve drug accessibility. While not flawless, this model provides an effective starting point to regulate drug prices in America and addresses key critics.
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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 | 0,022 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,008 |
| Communication savante | 0,016 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,043 | 0,040 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,010 |
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 ».