How to Achieve a High-Performance Health Care System in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Letters6 May 2008How to Achieve a High-Performance Health Care System in the United StatesRichard L. Cruess, MD and Sylvia R. Cruess, MDRichard L. Cruess, MDFrom the Center for Medical Education, McGill University, Montréal, Québec H3A T25, Canada.Search for more papers by this author and Sylvia R. Cruess, MDFrom the Center for Medical Education, McGill University, Montréal, Québec H3A T25, Canada.Search for more papers by this authorAuthor, Article, and Disclosure Informationhttps://doi.org/10.7326/0003-4819-148-9-200805060-00018 SectionsAboutFull TextPDF ToolsAdd to favoritesDownload CitationsTrack CitationsPermissions ShareFacebookTwitterLinkedInRedditEmail TO THE EDITOR:When comparing the health care system in the United States with the national health plans in other countries, we can learn many lessons about health outcomes and health economics. With no national health plan and an emphasis on market forces, the United States is unprepared for negotiations between government and physicians.In a national health program, individuals and organizations representing both physicians and patients sit around a negotiating table and hammer out the terms of medical practice. In the United Kingdom, which has a highly centralized system, representatives of the Department of Health—representing society—sit at the table ...Reference1. Stevens RA. Public roles for the medical profession in the United States: beyond theories of decline and fall. Milbank Q. 2001;79:327-53, III. [PMID: 11565160] CrossrefMedlineGoogle Scholar Author, Article, and Disclosure InformationAffiliations: From the Center for Medical Education, McGill University, Montréal, Québec H3A T25, Canada.Disclosures: None disclosed. PreviousarticleNextarticle Advertisement FiguresReferencesRelatedDetailsSee AlsoAchieving a High-Performance Health Care System with Universal Access: What the United States Can Learn from Other CountriesHow to Achieve a High-Performance Health Care System in the United States Thomas James III How to Achieve a High-Performance Health Care System in the United States Harvey S. Zarren How to Achieve a High-Performance Health Care System in the United States Jack A. Ginsburg , Robert B. Doherty , and J. Fred Ralston Jr. How to Achieve a High-Performance Health Care System in the United States S. Ward Casscells and MG Elder Granger How to Achieve a High-Performance Health Care System in the United States Arvind R. Cavale How to Achieve a High-Performance Health Care System in the United States Richard S. Leff Metrics 6 May 2008Volume 148, Issue 9Page: 710-711KeywordsAttentionConflicts of interestHealth careHealth economicsHealth insuranceSub-specialty care ePublished: 6 May 2008 Issue Published: 6 May 2008 CopyrightCopyright © 2008 by American College of Physicians. All Rights Reserved.PDF DownloadLoading ...
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 | 0,015 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,007 |
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 ».