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Enregistrement W2103798146 · doi:10.1186/1478-4505-12-28

Advancing the application of systems thinking in health: why cure crowds out prevention

2014· article· en· W2103798146 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueHealth Research Policy and Systems · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueComplex Systems and Decision Making
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentAlliance for Health Policy and Systems ResearchInternational Development Research CentreBloomberg PhilanthropiesWorld Health Organization
Mots-clésCrowdsPublic healthHealth services researchHealth administrationHealth informaticsHealth policyMedicineNursingEnvironmental healthComputer scienceComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: This paper presents a system dynamics computer simulation model to illustrate unintended consequences of apparently rational allocations to curative and preventive services. METHODS: A modeled population is subject to only two diseases. Disease A is a curable disease that can be shortened by curative care. Disease B is an instantly fatal but preventable disease. Curative care workers are financed by public spending and private fees to cure disease A. Non-personal, preventive services are delivered by public health workers supported solely by public spending to prevent disease B. Each type of worker tries to tilt the balance of government spending towards their interests. Their influence on the government is proportional to their accumulated revenue. RESULTS: The model demonstrates effects on lost disability-adjusted life years and costs over the course of several epidemics of each disease. Policy interventions are tested including: i) an outside donor rationally donates extra money to each type of disease precisely in proportion to the size of epidemics of each disease; ii) lobbying is eliminated; iii) fees for personal health services are eliminated; iv) the government continually rebalances the funding for prevention by ring-fencing it to protect it from lobbying.The model exhibits a "spend more get less" equilibrium in which higher revenue by the curative sector is used to influence government allocations away from prevention towards cure. Spending more on curing disease A leads paradoxically to a higher overall disease burden of unprevented cases of disease B. This paradoxical behavior of the model can be stopped by eliminating lobbying, eliminating fees for curative services, and ring-fencing public health funding. CONCLUSIONS: We have created an artificial system as a laboratory to gain insights about the trade-offs between curative and preventive health allocations, and the effect of indicative policy interventions. The underlying dynamics of this artificial system resemble features of modern health systems where a self-perpetuating industry has grown up around disease-specific curative programs like HIV/AIDS or malaria. The model shows how the growth of curative care services can crowd both fiscal and policy space for the practice of population level prevention work, requiring dramatic interventions to overcome these trends.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,101
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,940
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,503
Tête enseignante GPT0,596
Écart entre enseignants0,093 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle