Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ L'augmentation des dépenses de médicaments a placé les aîné(e)s sous les feux de la réforme de santé puisqu'ils en sont les plus grands consommateurs. On pourrait apporter des modifications substantielles à la consommation de médicaments presents, ce qui rehausserait les bienfaits des traitements et en minimiserait les effets négatifs, surtout chez les aîné(e)s. On documente ici un bon nombre de problèmes, notamment la surconsommation et la sous-consommation des médicaments, les erreurs d'ordonnances, la conformité au traitement et les médicaments inutilement coûteux. On a démontré l'efficacité de certaines éléments à l'égard de certains aspects du problème; qu'on cite simplement les politiques reliées au système de soins de santé, les interventions de certains médecins et de pharmaciens d'hôpitaux, les aides à la prise de dècisions et à la conformité aux traitements. Il faut mettre en place l'intégration des principales politiques et des interventions en une solution globale visant une meilleure utilisation des médicaments. Elle pourrait se composer des éléments suivants: (1) la révision des politiques de relations entre l'industrie pharmacologique et le secteur de la santé; (2) l'établissement de règlements d'expérimentation des médicaments chez les aînés avant leur approbation; (3) un institut du consommateur servant de ressource centrale objective aux demandes de renseignements des patients et de système d'appui aux décisions; (4) des systèmes intégrés d'information clinique à l'appui des systèmes de gestion des ordonnances et de la fourniture des médicaments et de la gestion des médicaments et des maladies à l'intention des pharmaciens et des médecins de premier recours; (5) une réforme de la formation médicale et de l'octroi des permis.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".