Health Systems and Sustainability: Doctors and Consumers Differ on Threats and Solutions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Healthcare systems face the problem of insufficient resources to meet the needs of ageing populations and increasing demands for access to new treatments. It is unclear whether doctors and consumers agree on the main challenges to health system sustainability. METHODOLOGY: We conducted a mail survey of Australian doctors (specialists and general practitioners) and a computer assisted telephone interview (CATI) of consumers to determine their views on contributors to increasing health care costs, rationing of services and involvement in health resource allocation decisions. Differences in responses are reported as odds ratios (OR) and 99% confidence intervals (CI). RESULTS: Of 2948 doctors, 1139 (38.6%) responded; 533 of 826 consumers responded (64.5% response). Doctors were more concerned than consumers with the effects of an ageing population (OR 3.0; 99% CI 1.7, 5.4), and costs of new drugs and technologies (OR 5.1; CI 3.3, 8.0), but less likely to consider pharmaceutical promotional activities as a cost driver (OR 0.29, CI 0.22, 0.39). Doctors were more likely than consumers to view 'community demand' for new technologies as a major cost driver, (OR 1.6; 1.2, 2.2), but less likely to attribute increased costs to patients failing to take responsibility for their own health (OR 0.35; 0.24, 0.49). Like doctors, the majority of consumers saw a need for public consultation in decisions about funding for new treatments. CONCLUSIONS: Australian doctors and consumers hold different views on the sustainability of the healthcare system, and a number of key issues relating to costs, cost drivers, roles and responsibilities. Doctors recognise their dual responsibility to patients and society, see an important role for physicians in influencing resource allocation, and acknowledge their lack of skills in assessing treatments of marginal value. Consumers recognise cost pressures on the health system, but express willingness to be involved in health care decision making.
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 | 0,018 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,012 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».