Les enjeux de la régulation dans un système complexe : le cas du Régime général d'assurance médicaments du Québec (RGAM)
Bibliographic record
Abstract
En 1997, dans un souci de justice sociale et de solidarité entre tous les québécois, le gouvernement a instauré un Régime général d’assurance médicaments (RGAM) devant permettre de fournir à moindre coût et de manière équitable, des médicaments prescrits assurant une meilleure prise en charge de la maladie des individus. Depuis sa mise en place, le rythme soutenu d’évolution des coûts des médicaments remboursés par le Régime est le sujet d’un nombre croissant de débats. Le Québec ne fait pas figure d’exception car au cours des dernières décennies, la croissance des dépenses de médicaments des régimes d’assurance médicaments des pays industrialisés a connu un rythme de progression élevé, cela malgré l’instauration successive de mécanismes de régulation ciblant une utilisation optimale des médicaments et un meilleur contrôle de la trajectoire de leurs dépenses. La recherche propose une réflexion sur les cadres communs d’action dans lesquels ces outils de régulation sont implantés et évoluent. Elle s’intéresse à l’ensemble des facteurs relationnels et contextuels qui les constituent. Le devis de recherche s’appuie sur une étude de cas unique qu’est le processus menant à l’utilisation du médicament prescrit couvert par le RGAM. Il se compose de trois unités d’analyse identifiées comme étant des cibles importantes de régulation : l’inscription du médicament à la liste du RGAM, la prescription et l’accès au médicament couvert par le Régime. La perspective conceptuelle retenue est celle de l’analyse stratégique de Crozier et Friedberg (1987). La démarche analytique s’appuie sur des entrevues réalisées auprès des régulateurs, de fabricants de médicaments brevetés et de génériques, de médecins, de pharmaciens et de patients impliqués dans l’utilisation des médicaments remboursés par le RGAM et sur une revue du cadre réglementaire concernant ces acteurs, le médicament d’ordonnance et le RGAM. La recherche décrit et analyse la structuration du processus menant à l’utilisation du médicament couvert par le RGAM. Elle conduit au développement d’un construit organisationnel- le système d’action concret- fondé sur les interdépendances des cinq groupes d’acteurs et les relations de pouvoir qu’ils entretiennent entre eux. Ceux-ci évoluent dans des contextes organisationnels singuliers constitués d’enjeux, de stratégies et de ressources. Ils développent diverses stratégies pour accroître leurs possibilités d’action (capacités stratégiques) face aux problèmes qu’ils ont à résoudre. Les capacités stratégiques, inégales entre les groupes d’acteurs, découlent des relations de pouvoir qu’ils exercent entre eux et les amènent à occuper des positions différentes dans le système d’action concret. La recherche démontre qu’en fonction des capacités stratégiques dont ils disposent, les acteurs sont portés à s’approprier certaines règles en tentant de les influencer, de les contourner ou de ne pas les respecter. La connaissance empirique des cadres communs d’action permet d’établir les bases d’un système d’action concret dans un contexte de « phénomène organisation » (Friedberg, 1997). Cette connaissance d’une part, établit que les retombées de certaines stratégies d’acteurs peuvent s’avérer peu compatibles avec les objectifs du RGAM et, d’autre part, pose les limites de certains mécanismes de régulation en vigueur tout en questionnant les façons de concevoir la régulation dans un système complexe.
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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 | 0.005 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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 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".