Medicines pricing and reimbursement in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Objective: overview of Canadian practices for regulating, financing, and funding prescription drugs. Canada provides universal health coverage for hospital and physician services but excludes universal insurance of prescription medicines. Public plans provide 42% of financing, while private drug insurance covers 35% of expenditures and over 60% of Canadians – mainly through their employer. Canada has relatively high out-of-pocket expenditure (19% of spending) and is currently the tenth largest pharmaceutical market, following Brazil. It is wrestling with inequitable coverage, low use of biosimilars, and affordability and sustainability issues driven by rare disease drugs. Both federal and provincial/territorial governments and their agencies have roles in setting policy and regulating drug prices and costs. These include the federal Patented Medicine Prices Review Board (PMPRB) which ensures prices of new patented drugs are not excessive; the pan-Canadian Pharmaceutical Alliance (pCPA) which negotiates lower patented, generic and biosimilar drug prices on behalf of member jurisdictions; and the Canadian Agency for Drugs and Technologies in Health (CADTH) which provides most public drug plans with robust health technology assessment (HTA), including clinical, economic and budget impact analyses of new drugs. Private drug insurers tend to follow government initiatives, including the use of HTA and confidential Product Listing Agreements. Conclusions: Pharmaceutical coverage in Canada is a “patchwork” of more than 100 public drug plans and 100,000 private insurance plans. As such, it creates gaps in coverage which result in inequitable access and high out-of-pocket drug expenses for some Canadians. Canada’s decentralized health system and the absence of universal drug insurance, among other factors, likely contribute to higher per capita drug expenditure relative to comparable nations that have broader, publicly-funded universal health insurance and more rigourous policy and program strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».