Gestion des ruptures d’approvisionnement de médicaments : perspectives en France, aux États-Unis et au Canada
Bibliographic record
Abstract
Les premiers ecrits sur les ruptures d’approvisionnement de medicaments datent des annees soixante-dix. Si les ruptures d’approvisionnement de medicaments ont fait partie de la realite de la pratique pharmaceutique depuis plusieurs decennies, elles sont devenues une preoccupation quotidienne des pharmaciens dans les annees deux mille et ont depasse les frontieres de la litterature pharmaceutique. Des societes savantes americaines et canadiennes ont notamment produit des lignes directrices afin que les professionnels de la sante encadrent le suivi de ces ruptures d’approvisionnement de medicaments. TIl existe de nombreuses causes de ruptures d’approvisionnement de medicaments, et la plupart de ces causes touchent plus d’une partie prenante, notamment les fabricants de matieres premieres, les fabricants de medicaments, les grossistes, les groupes d’achats, les prescripteurs, les pharmaciens hospitaliers et communautaires et surtout les patients. Une diffusion complete, accessible a tous et en temps reel, des donnees relatives aux ruptures d’approvisionnement (c.-a-d. etat de tous les produits en rupture de stock et retires du marche) peut contribuer a une gestion plus securitaire de ces evenements pouvant etre a l’origine d’erreurs medicamenteuses. La connaissance d’un risque de rupture d’approvisionnement permet d’informer les prescripteurs et ainsi d’avoir des prescriptions de sortie ou en ambulatoire comportant une solution de remplacement previsible, permettant un gain de temps et une diminution de l’angoisse des patients. Dans cette perspective, nous decrivons les obligations juridiques et les principaux sites web publics disponibles en France, aux Etats-Unis et au Canada pour la diffusion de l’etat des ruptures d’approvisionnement de medicaments (tableau 1). Nous nous sommes limites a trois pays afin d’avoir une comparaison entre le Canada et deux autres systemes reglementaires en Amerique et en Europe. METHODE
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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 teacher head, 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".