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Enregistrement W1550485148

National Catastrophic Drug Insurance Revisited: Who Would Benefit from Senator Kirby's Recommendations?

2003· preprint· en· W1550485148 sur OpenAlexaboutno aff
Thomas F. Crossley, Paul Grootendorst, Michael R. Veall

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2003
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubsidyPrescription drugGovernment (linguistics)BusinessRevenueMedical prescriptionCommissionWelfareHousehold incomeHealth careEconomic growthFinanceEconomicsMedicineGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The recent "Romanow" and "Kirby" inquiries into the Canadian health care system recommended a publicly funded catastrophic prescription drug insurance program to protect Canadians from potentially ruinous drug costs. While the Romanow commission was not specific about the nature of such a program, the Kirby commission recommended that household prescription drug expenses be capped at 3% of total household income, or $1, 500 per household member, whichever is lower, with government picking up the remainder. Using recent survey data on household spending, we estimate how the program would assist households of different means and ages, residing in different regions of the country. We find that, despite the fact that senior and low income non-senior households are the primary beneficiaries of provincial government drug plans, average subsidies would be over 4 times higher for these households than for all other (non-senior, non-indigent) households. A small percentage of other households would be among the largest beneficiaries of the program. Program benefits are typically larger in provinces with less generous public coverage and tend to benefit lower income households. Program costs are estimated to be at least $461 million annually, although reductions in out of pocket drug spending will reduce medical tax credits and thereby increase tax revenues by at least $80 million. Program costs appeared to be very sensitive to increased household drug spending that might result from the program introduction.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,231
Score d'incertitude au seuil0,460

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0220,021
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,003

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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