ASSURANCE-MÉDICAMENTS : Le non-respect des ordonnances en raison de contraintes financières et le régime d’assurance-médicaments
Bibliographic record
Abstract
Le Canada est le seul pays développé doté d’un système de santé universel à ne pas couvrir les médicaments sur ordonnance en dehors du milieu hospitalier (Morgan, Martin, Gagnon, Mintzes, Daw et Lexchin, 2015). Les Canadiens doivent payer leurs médicaments, soit directement en les achetant, soit par l’intermédiaire d’une cotisation versée à un programme d’assurance privé (O’Grady, s.d.; Statistique Canada, 2016). Plusieurs de ces programmes privés ne versent en outre qu’un montant ou un pourcentage fixe aux bénéficiaires, qui peuvent donc avoir à débourser des sommes importantes malgré tout (Luiza, Chaves, Silva, Emmerick, Chaves, Fonseca de Araújo, Moraes et Oxman, 2015). Cette réalité touche particulièrement les patients qui prennent des médicaments pour gérer les symptômes du cancer. Ces obstacles financiers poussent certaines personnes, notamment des patients atteints de cancer, à ne pas se procurer les médicaments qui leur ont été prescrits, à ne pas renouveler leurs ordonnances ou à sauter des doses pour faire durer les médicaments plus longtemps (Angus Reid Institute, 2015; Briesacher, Gurwitz et Soumerai, 2007). C’est ce qu’on appelle le « non-respect des ordonnances pour raisons financières », un phénomène courant au Canada : 1 Canadien sur 10 en aurait en effet déjà fait l’expérience (Morgan et al., 2015). Le non-respect des ordonnances entraîne une précarité de l’état de santé et un recours plus fréquent au système de santé (Morgan et Lee, 2017). Le présent article explore les politiques et programmes d’assurance-médicaments en vigueur en Ontario et propose des solutions auxquelles les infirmières en oncologie pourront recourir pour contrer le non-respect des ordonnances pour raisons financières.
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 | 0.014 | 0.038 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".