Managing Healthcare Budgets in Times of Austerity: The Role of Program Budgeting and Marginal Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Given limited resources, priority setting or choice making will remain a reality at all levels of publicly funded healthcare across countries for many years to come. The pressures may well be even more acute as the impact of the economic crisis of 2008 continues to play out but, even as economies begin to turn around, resources within healthcare will be limited, thus some form of rationing will be required. Over the last few decades, research on healthcare priority setting has focused on methods of implementation as well as on the development of approaches related to fairness and legitimacy and on more technical aspects of decision making including the use of multi-criteria decision analysis. Recently, research has led to better understanding of evaluating priority setting activity including defining 'success' and articulating key elements for high performance. This body of research, however, often goes untapped by those charged with making challenging decisions and as such, in line with prevailing public sector incentives, decisions are often reliant on historical allocation patterns and/or political negotiation. These archaic and ineffective approaches not only lead to poor decisions in terms of value for money but further do not reflect basic ethical conditions that can lead to fairness in the decision-making process. The purpose of this paper is to outline a comprehensive approach to priority setting and resource allocation that has been used in different contexts across countries. This will provide decision makers with a single point of access for a basic understanding of relevant tools when faced with having to make difficult decisions about what healthcare services to fund and what not to fund. The paper also addresses several key issues related to priority setting including how health technology assessments can be used, how performance can be improved at a practical level, and what ongoing resource management practice should look like. In terms of future research, one of the most important areas of priority setting that needs further attention is how best to engage public members.
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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 | 0,058 | 0,116 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,019 |
| Communication savante | 0,016 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| 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 ».