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Enregistrement W100978124

Health care expenditures and ageing: an international comparison.

2003· article· en· W100978124 sur OpenAlexaboutno aff
Meena Seshamani, Alastair Gray

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Care Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPer capitaPopulation ageingHealth economicsDemographicsHealth carePopulation healthPopulationDemographyPublic healthLife expectancyDemographic changeMedicineGeographySocioeconomicsEconomicsEnvironmental healthEconomic growth
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines national health expenditure trends for Japan, Canada, Australia, and England and Wales (combined) to assess the impact of changing demographics and changing age-specific per capita expenditure on national health expenditure. Age-specific expenditure data were obtained from each country's department of health. We calculated changes in age-specific per capita expenditure, population demographics and the share of expenditures used by the different age groups over time. We then determined the extent to which isolated changes in population growth, demographic shifts and changes in age-specific per capita expenditure could predict observed increases in health expenditure. For Japan, Canada and Australia per capita health expenditure increased fastest among those aged 65 and over, at up to twice the increase of those aged 45-64. In England and Wales, on the other hand, those aged 65 and over experienced one-third of the cost increase of those aged 45-64. Hence, the proportion of national health expenditures used by the population aged 65 and over decreased from 40% to 35% in England and Wales, while increasing in the other countries by up to 10 percentage points. Demographic shifts and population growth predicted only 18% of the observed increases in health care expenditures in England and Wales, compared to 68%, 44% and 34% for Japan, Canada and Australia respectively. These differential changes in costs for older age groups over time invite future research into the driving forces behind these costs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,265
Score d'incertitude au seuil0,494

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,089
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,365 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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