Le rationnement équitable des médicaments onéreux au Québec - les critères d’évaluation et principes éthiques
Bibliographic record
Abstract
Les dépenses en médicaments augmentent plus rapidement que les ressources disponibles. Les facteurs qui jouent sur l’augmentation des dépenses en médicaments au Canada sont essentiellement associés au volume d’utilisation et à l’arrivée de nouveaux médicaments. Parmi ceux-ci, certains sont extrêmement onéreux et apportent peu de bénéfices par rapport à leur coût. Les évaluateurs sont amenés à s’interroger sur l’opportunité de les inscrire sur la liste des produits couverts par le régime public. L’un des problèmes les plus persistants pour les agences d’évaluations est celui de justifier le refus de rembourser un médicament sur la base de son coût élevé. Nous croyons que le rationnement de médicaments très chers peut s’appuyer sur une justification transparente qui comprend, outre des données probantes, des principes et des valeurs éthiques. Dans cet article, nous entreprenons d’établir et d’analyser les critères et principes pharmaco-économiques et éthiques à considérer lorsqu’il s’agit de limiter équitablement l’accès à des médicaments onéreux.
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 | 0.042 | 0.087 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".