Federal Policies and Public Reimbursement of Pediatric Medicines in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Most medicines are initially researched and developed primarily for adult indications. There are several challenges with researching and developing drugs for pediatric populations including but not limited to low disease prevalence, small patient populations, challenges with conducting long-term studies, short supply of pediatric investigators, and pediatric-specific physiological and behavioural considerations (appropriate facilities, protocols, and so forth). Therefore, most pediatric prescriptions have not received regulatory approval by Health Canada (i.e., off label) for pediatric populations nor are they available in pediatric-appropriate routes of administration or doses. In Canada, reimbursement of drugs for pediatric indications occurs through private coverage or a public drug plan through universal coverage programs or programs that exist based on need such as income, high-cost drugs, or specific diseases. Drugs not listed on public drug plan formularies may be funded through a restricted benefit (reimbursement limited by specific clinical criteria or to a defined patient subgroup). Drug reimbursement decisions, informed by health technology assessments, are also impacted by similar gaps in pediatric-specific clinical data. This Environmental Scan summarizes various initiatives by Health Canada that aim to improve access to pediatric medicines. In addition, policies of public drug programs regarding access to and reimbursement of pediatric medicines and formulations, including compounded and off-label medicine, are also summarized.
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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 | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».