Analysis of factors affecting demand for rehabilitation services in Ontario, Canada: A health-policy perspective
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Demand for health services tends to outstrip supply in an environment of economic scarcity. PURPOSE: In this research, we first explore factors affecting demand for rehabilitation services in Canada's most populous province of Ontario; we then interpret these findings and discuss their implications for future demand. METHODS: Consistent with health-policy case-study methodology, we triangulated primary and secondary data sources (42 key-informant interviews and review of publicly available documents, respectively). RESULTS: Demand for rehabilitation seems to be rising quickly across Ontario's continuum of care, and informants identified four primary factors: (1) overall population growth along with an increasingly large cohort aged 65 years or older; (2) increasing rates of chronic and complex conditions, along with changes in hospital discharge patterns; (3) increasing public expectations; and (4) advances in treatment and management of diseases and condition. CONCLUSIONS: Although demand may be rising, access to rehabilitation is now based more on eligibility than on demand alone. The presence of increasing demand does not ensure that there is, or will be, sufficient financial or human resources to meet such demand. This study signals the need to reflect on current policies regarding access, and highlights the need to consider the benefits of health-promotion and injury-prevention strategies in mediating demand.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».