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Enregistrement W7027967955

Drug reimbursement challenges (comparison between France and Quebec)

2013· other· fr· W7027967955 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpenGrey (Institut de l'Information Scientifique et Technique) · 2013
Typeother
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueTelomeres, Telomerase, and Senescence
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrimary careAbandonment (legal)Health insuranceReimbursement
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,517

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0060,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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