Modeling healthcare quality: life expectancy SURS in the G7 countries and Korea
Notice bibliographique
Résumé
In this study I have made efforts towards investigating healthcare in two arenas. First, can a model with life expectancy as a proxy for healthcare quality be used to objectify the study of efficiency in the G7 countries and Korea? Table 1 and the results section have illuminated many factor variables which vary between countries and characterize the environments in which different healthcare systems have developed. The analysis also illuminates an inherent structural difference in the mechanism of delivering healthcare throughout the developed world. Secondly, can these aggregate data be used to show us anything new about the studies performed by Peter Zweifel and Friedrich Breyer? Did the SISYPHUS Syndrome disappear in the early 1990s as Zweifel suggested in 2002? No, in Table 2 I have demonstrated through SURS that over the time period 1990-2009 there are clear statistically significant SISYPH variables in at least Canada, Germany, Korea, and Britain. Lastly, can I confirm Breyer’s model of HCE in Germany and can it be useful in other countries? Yes to extent possible the methodologies were replicated in a SURS fashion in an effort to simultaneously test and examine different variables in different countries. I was unable to confirm the results of Breyer in his 2011 examination of the sickness fund members for Germany. However, I was able to offer primitive characterizations of the other G7 countries and Korea and how their HCE move.
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 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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».