Drug reimbursement challenges (comparison between France and Quebec)
Bibliographic record
Abstract
Depuis toujours l accès au remboursement des médicaments est un enjeu sanitaire et industriel majeur dans un objectif d amélioration de la santé des populations d une part, et d incitation à l innovation, d autre part. La part toujours plus importante des médicaments dans les dépenses de santé des pays industrialisés associée à l avènement de thérapies permettant un traitement de plus en plus individualisé des patients confronte aujourd hui les organismes d évaluation à une complexité accrue. Ainsi, les contraintes budgétaires des différentes juridictions dans le monde justifient de plus en plus l intégration des considérations économiques dans l évaluation aux fins de remboursement des médicaments par les assurances publiques. L objectif de la thèse est de constater les défis respectifs de la France et du Québec du point de vue du remboursement des médicaments et d envisager des pistes de solution pour aborder ces problématiques. En France, alors que la notion de retour sur investissement en santé a longtemps été culturellement inacceptable, la crise sanitaire du Mediator semble avoir convaincu les autorités de sa nécessité. Les défis liés au remboursement des médicaments particulièrement onéreux actuellement rencontrés au Québec, indiquent qu un paradigme allant au-delà de l évaluation médicoéconomique s impose pour que le prix payé par les assureurs publics soit positivement lié à l atteinte de résultats en santé. Finalement, les défis rencontrés en matière d évaluation des médicaments en vue du remboursement changent et se complexifient au gré de l évolution des besoins de santé
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 | 0.004 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".