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Enregistrement W4212892338 · doi:10.3390/curroncol29020100

Treatment Access, Health Economics, and the Wave of a Magic Wand

2022· article· en· W4212892338 sur OpenAlexaffvenueabout
David J. Stewart, John‐Peter Bradford, Gerald Batist

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiquePharmaceutical Economics and Policy
Établissements canadiensJewish General HospitalMcGill UniversityOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDrug pricesMedicineMagic bulletInflation (cosmology)Economic shortageHealth economicsGovernment (linguistics)Public economicsActuarial scienceEconomicsPublic healthBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

New drugs are expensive, in part due to excessive drug development costs. Governments are trying to reduce drug prices. This can delay access to effective agents. A country's access to new drugs correlates with prices they agree to pay. After Health Canada approves a drug, the Canadian Agency for Drug and Technologies in Health (CADTH) assesses it. CADTH's approval is usually contingent on it costing ≤CAD 50,000 per quality adjusted life year (QALY) gained. This value (unchanged from the 1970s) is inappropriately low. An inflation-adjusted CAD 50,000 1975 QALY should translate into a CAD 250,000 2021 QALY. CADTH's target also does not consider that drug development costs have risen much faster than inflation or that new precision therapies may only be used in small populations. In a separate process, proposals from the Patented Medicines Price Review Board (PMPRB) would decrease initial Canadian drug prices by 20%, but prices would fall further as sales increased, with ultimate price reductions of up to 80%. PMPRB claims its proposal would not reduce drug access, but multiple analyses strongly suggest otherwise. Government price controls target the symptom (high prices), not the disease. They translate into shortages without solving the problem. CADTH and PMPRB approaches both threaten access to effective drugs.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,008
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

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.

Tête enseignante Opus0,317
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,109 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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