Drug reimbursement challenges (comparison between France and Quebec)
Notice bibliographique
Résumé
Depuis toujours l accès au remboursement des médicaments est un enjeu sanitaire et industriel majeur dans un objectif d amélioration de la santé des populations d une part, et d incitation à l innovation, d autre part. La part toujours plus importante des médicaments dans les dépenses de santé des pays industrialisés associée à l avènement de thérapies permettant un traitement de plus en plus individualisé des patients confronte aujourd hui les organismes d évaluation à une complexité accrue. Ainsi, les contraintes budgétaires des différentes juridictions dans le monde justifient de plus en plus l intégration des considérations économiques dans l évaluation aux fins de remboursement des médicaments par les assurances publiques. L objectif de la thèse est de constater les défis respectifs de la France et du Québec du point de vue du remboursement des médicaments et d envisager des pistes de solution pour aborder ces problématiques. En France, alors que la notion de retour sur investissement en santé a longtemps été culturellement inacceptable, la crise sanitaire du Mediator semble avoir convaincu les autorités de sa nécessité. Les défis liés au remboursement des médicaments particulièrement onéreux actuellement rencontrés au Québec, indiquent qu un paradigme allant au-delà de l évaluation médicoéconomique s impose pour que le prix payé par les assureurs publics soit positivement lié à l atteinte de résultats en santé. Finalement, les défis rencontrés en matière d évaluation des médicaments en vue du remboursement changent et se complexifient au gré de l évolution des besoins de santé
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».