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Enregistrement W1989150028 · doi:10.2190/mjjw-ga0v-78kt-9rgx

Health Care Administration in the United States and Canada: Micromanagement, Macro Costs

2004· article· en· W1989150028 sur OpenAlexaboutno aff
Steffie Woolhandler, David U. Himmelstein

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Health Services · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRobert Wood Johnson Foundation
Mots-clésLiberian dollarPer capitaAdministration (probate law)Health careBusinessCensusFinanceEconomic growthMedicineEconomicsEnvironmental healthPopulationPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A decade ago, U.S. health administration costs greatly exceeded Canada's. Have the computerization of billing and the adoption of a more business-like approach to care cut administrative costs? For the United States and Canada, the authors calculated the 1999 administrative costs of health insurers, employers' health benefit programs, hospitals, practitioners' offices, nursing homes, and home care agencies; they analyzed published data, surveys of physicians, employment data, and detailed cost reports filed by hospitals, nursing homes, and home care agencies; they used census surveys to explore time trends in administrative employment in health care settings. Health administration costs totaled at least dollar 294.3 billion, dollar 1,059 per capita, in the United States vs. dollar 9.4 billion, dollar 307 per capita, in Canada. After exclusions, health administration accounted for 31.0 percent of U.S. health expenditures vs. 16.7 percent of Canadian. Canada's national health insurance program had an overhead of 1.3 percent, but overhead among Canada's private insurers was higher than in the U.S.: 13.2 vs. 11.7 percent. Providers' administrative costs were far lower in Canada. Between 1969 and 1999 administrative workers' share of the U.S. health labor force grew from 18.2 to 27.3 percent; in Canada it grew from 16.0 percent in 1971 to 19.1 percent in 1996. Reducing U.S. administrative costs to Canadian levels would save at least dollar 209 billion annually, enough to fund universal coverage.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,735
Score d'incertitude au seuil0,286

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,281 · 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 tête enseignante, 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

Citations24
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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