Paths of Progress in Healthcare Reform: The Scale and Pace of Change in Four Advanced Nations
Notice bibliographique
Résumé
In the past two decades, three cases of major change in health policy frameworks in advanced nations stand out in comparative perspective: the British “internal market” reforms of the 1990s, the Dutch introduction of universal managed competition among insurers in 2006, and the enactment of a universal mandate for health insurance in the US. Each of these cases represents a substantial shift from the foundational model of the nation’s health care state, either on a large scale, at a rapid pace, or both. The intersection of these two dimensions of scale and pace yields four possible strategies for policy change: big-bang (exhibited by the UK), blueprint (the Netherlands), mosaic (US) and, by default, incremental (exhibited in the current study by the case of Canada). These respective strategies can be understood as the result of judgments made by key actors under particular circumstances in the broader political and institutional context in each nation. Rare conjunctures of forces exogenous to the health care arena create opportunities for major change, but favour different strategies in different contexts. In the absence of such conjunctures, tensions inherent to health care delivery drive a pattern of cycling through established policy repertoires.
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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 | 0,008 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,014 |
| Communication savante | 0,011 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».