L’IMPACT DU PARTAGE DES COÛTSSUR LA CONSOMMATIONDE MÉDICAMENTS
Notice bibliographique
Résumé
Les défis de la gestion du coût des médicaments d’ordonnance, les approches qu’on essaie actuellement d’adopter, et les solutions, sont étonnamment semblables partout dans le monde. Les objectifs poursuivis par une formule de partage des coûts des médicaments sont le plus souvent de percevoir des fonds supplémentaires, de décourager la consommation de médicaments « non nécessaires », de rendre les patients conscients des coûts des médicaments et d’aider à contenir les dépenses croissantes en médicaments.Les auteurs de cet article, en se basant sur une revue de la littérature mondiale, concluent que l’imposition d’un partage des coûts réduit en effet la consommation de médicaments, mais que cette consommation réduite ne se limite pas aux ordonnances non nécessaires. Les effets de la consommation subissent une forte influence des effets du revenu et de la richesse. On peut faire des économies considérables avec un impact minimal pour la santé en rehaussant le taux de substitution générique; il est difficile de trouver et d’évaluer d’autres moyens de faire des économies. Il n’y a qu’un petit nombre d’études récentes qui tente explicitement de mesurer les coûts des médicaments par rapport aux bénéfices obtenus sous la forme d’une utilisation réduite d’autres services médicaux. Il y en a encore moins qui essaient d’évaluer les coûts par rapport à l’amélioration de la qualité de vie du patient. L’imposition du partage des coûts n’a, semble-t-il, aucun impact sur le taux de croissance des dépenses en médicaments d’ordonnance.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,011 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».