MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W148924748

Household spending on health care.

2000· article· en· W148924748 sur OpenAlexaffabout
Robbi Chaplin, Lois Earl

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Care Issues
Établissements canadiensStatistics Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careHealth spendingEconomicsPer capitaLiberian dollarDemographic economicsInflation (cosmology)Consumer spendingDemographicsConsumer Expenditure SurveyHealth insurancePublic economicsDemographyAggregate expenditureMedicineEconomic growthPopulationEnvironmental healthFinance
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: This article examines changes in household spending on health care between 1978 and 1998. It also provides a detailed look at household spending on health care in 1998. DATA SOURCES: Data on household spending are from Statistics Canada's Family Expenditure Survey for survey years between 1978 and 1996, and from the annual Survey of Household Spending for 1997 and 1998. ANALYTICAL TECHNIQUES: Proportion of after-tax spending was calculated by subtracting average personal income taxes from average total expenditures and then dividing health care expenditures by this figure. Per capita spending was calculated by dividing average household spending by average household size. Constant dollar figures and adjustments for inflation were calculated using the Consumer Price Index (1998 = 100) to control for the effect of inflation over time. MAIN RESULTS: Almost every Canadian household (98.2%) reported health care expenditures in 1998, spending an average of close to $1,200, up from around $900 in 1978. In 1998, households dedicated a larger share of their average after-tax spending (2.9%) to health care than they did 20 years earlier (2.3%). Health insurance premiums claimed the largest share (29.8%) of average health care expenditures, followed by dental care, then prescription medications and pharmaceutical products.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,145
Score d'incertitude au seuil0,289

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0270,004

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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,297 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations17
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePubMedMême sujetGlobal Health Care IssuesTravaux en français237 207