Contrat-cadre pour l'accès aux médicaments et pour l'innovation au Québec (CAMI)
Bibliographic record
Abstract
Le contrat-cadre proposé permettra de maximiser les objectifs de la Politique du médicament du Québec soit l'accès raisonnable et équitable aux médicaments, leur utilisation optimale et le développement de l'industrie biopharmaceutique. Selon un rapport publié par l'Institut d'excellence en santé et en services sociaux (INESSS), la conclusion d'ententes de partage de risques peut générer des économies de 5 % à 30 % en lien avec l'inscription de médicaments. Le Québec est, à l'heure actuelle, la seule province à ne pas conclure de telles ententes. La mise en place du contrat-cadre proposé pourra faire du Québec la première province à se doter d'une politique complète et transparente permettant de maximiser les avantages liés aux ententes de partage de risques et d'en limiter leurs désavantages. Voici les dix principaux points à retenir du contrat-cadre proposé : 1)Seuls les médicaments ayant une valeur thérapeutique démontrée peuvent faire l'objet d'une entente de partage de risques; 2)Le processus actuel d'évaluation des médicaments de l'INESSS demeure. La négociation d'une entente intervient lorsqu'une incertitude se présence au cours de cette évaluation; 3)Par mesure d'équité, les ententes de partage de risques ne sont pas limitées aux médicaments destinés à traiter le cancer; 4)Un comité d'évaluation indépendant de l'INESSS est créé; 5)La proposition d'entente doit émaner du fabricant et être accompagnée de l'ensemble des données permettant d'en évaluer les retombées sociétales; 6)Un site Web prévoyant quels médicaments font l'objet d'une entente, et de quel type d'entente, doit être accessible au public; 7)Les ententes avec ristournes sont interdites; 8)Les ententes peuvent prévoir la reconnaissance de dépenses dans un compte à fin déterminée et indépendant dans le but de favoriser l'innovation dans le secteur biopharmaceutique et le développement de la recherche universitaire (seule cette proposition requiert un amendement législatif); 9)Les ententes peuvent prévoir la reconnaissance de dépenses dans un compte à fin déterminée et indépendant dans le but de favoriser la mise en place de programmes visant l'utilisation optimale de médicaments; 10)Le Ministre a discrétion pour demander une réévaluation d'une entente lorsqu'une version concurrente du médicament visé par cette entente est mise en marché.
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 | 0.009 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.002 |
| Open science | 0.003 | 0.003 |
| Research integrity | 0.006 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.034 | 0.003 |
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".