Type d'assurance médicaments et degré de sévérité du psoriasis : une étude de cohortes rétrospective
Notice bibliographique
Résumé
L'assurance médicaments au Canada est formée d'une mosaïque de régimes publics et privés. Ce système fait l'objet de critiques depuis plusieurs décennies. En juin 2019, le Conseil consultatif sur la mise en œuvre d'un régime national d'assurance médicaments a recommandé la création d'un régime national public et universel à payeur unique pour la couverture des médicaments d'ordonnance au Canada. Parmi les problématiques invoquées : le coût des agents biologiques est disproportionnellement élevé par rapport au nombre de réclamations correspondantes. En psoriasis, les critères de remboursement basés sur des scores de sévérité et l'échec aux traitements antérieurs sont exigeants. Plusieurs études en maladies auto-immunes ont observé une association entre le régime d'assurance des patients et l'accès aux agents biologiques, plus souvent au détriment des individus assurés au public. Nous avons évalué l'accès aux agents biologiques en psoriasis entre les groupes d'assurance médicaments (public versus privé) en comparant : 1) les scores de sévérité au moment de la prescription; 2) les scores de sévérité au renouvellement; 3) la réponse au traitement; 4) le délai entre la prescription et la première dose du médicament. Cette étude de cohortes rétrospective incluait des patients avec psoriasis traités à l'aide d'un agent biologique prescrit par un dermatologue entre 01/09/2015-31/08/2019. Les données ont été collectées à partir des dossiers médicaux et les analyses réalisées avec SAS® Studio 3.8. Les patients assurés au public (n=78) versus privé (n=93) n'étaient pas différents selon les critères étudiés. Leurs caractéristiques différaient toutefois, notamment : l'âge plus élevé (p<.0001) et la plus forte prévalence d'ordonnance pour compassion (p<.0001) au public. L'étude ne révèle pas d'inégalité dans l'accès aux médicaments entre les groupes. La forte prévalence de compassion au public (42% versus 14%) et de psoriasis sur des sites particuliers (85%) pourrait occulter la présence de différence mesurée sur le PASI.
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 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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».