Needs‐based health care funding: implications for resource distribution in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Capitation models have been suggested as an alternative to funding methods based on historical utilization patterns. Capitation funding distributes esources to regions or programs according to their population, adjusted for the age and gender composition and relative need. The most commonly used relative needs measure is the Standardized Mortality Ratio (SMR). This paper compares the distribution of resources in Ontario implied by a variety of capitation formula. Another aspect of this research is to design a mechanism that translates the SMR into a funding allocation index. We specify a non‐linear model to capture the relationship between current expenditures and the SMR while controlling for historical utilization factors. In contrast to previous work, in which a linear relationship between expenditures and need was assumed, our estimates suggest that the relationship may actually be highly non‐linear. This non‐linearity ncreases transfers to regions of relative need relative to a linear capitation program. JEL Classification: I0, H51 On a suggéré des modèles de financement per capita des soins de santé pour remplacer les méthodes de financement fondées sur les patterns historiques d'utilisation. Cette solution de rechange distribuerait les ressources aux régions et programmes selon la population (avec des ajustements pour tenir compte de la structure 'âges, de sexes, et de besoins relatifs). La mesure la plus commune des besoins relatifs est le taux de mortalité standardisé (TMS). Ce mémoire compare la répartition des ressources en Ontario qui découlerait de l'emploi d'une variété de formules. On tente aussi de construire un mécanisme qui traduise le TMS en un indice d'allocation des fonds. Les auteurs construisent un odèle non‐linéaire qui saisit la relation entre TMS et épenses courantes tout en normalisant pour tenir compte des facteurs historiques d'utilisation. Contrairement aux résultats des travaux antérieurs qui postulaient une relation linéaire entre épenses et besoins, les résultats de cette étude uggèrent que cette relation peut être fortement non‐linéaire, et que cette non‐linéarité tend à ccroître les transferts aux régions qui ont les besoins les plus grands.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».