Health care expenditures and ageing: an international comparison.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».