ASSESSING ALTERNATIVE FINANCING METHODS FOR THE CANADIAN HEALTH CARE SYSTEM IN VIEW OF POPULATION AGING
Notice bibliographique
Résumé
The cost of the Canadian health care system is approximately 10% of Gross Domestic Product (GDP). Survey-evidence suggests that Canadians do not wish to have additional funds spent on health care but believe that the system should be able to deliver better quality care. Due to low fertility rates and increasing life expectancy, the Canadian population is aging. Over the next 25 years, the dependency ratio will increase, primarily due to the aging of the “baby boom generation” 2. This will place twofold cost pressures on governments responsible for maintaining the health care system: 1) As a consequence of increased life expectancy, on average, Canadians will have a longer period of health care consumption. Although age-specific cost may not increase, with an aging population aggregate annual health care expenditures are expected to increase. 2) The dependency ratio is a proxy for the ability of the population to support itself. The increasing dependency rate may result in a slowdown in GDP growth, given constant technology. In Section I, this paper attempts to quantify these factors. A single measure combining cost and quality is developed to demonstrate the magnitude of the challenge. In Section II, this paper examines a number of different approaches to health care financing including user fees and alternative compensation methods for physicians. The paper highlights documented information from Canada and international experience on the implementation issues involved. The paper evaluates the desirability of implementing these approaches in Canada.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».