The Changing Role of Government in Financing Health Care: An International Perspective
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores the changing role of government involvement in health care financing policy outside the United States. It provides a review of the economics literature in this area to elucidate the implications of recent policy changes on efficiency, costs, and quality. Our review reveals that there has been some convergence in policies adopted across countries to improve financing incentives and encourage efficient use of health services. In the case of risk pooling, all countries with competing pools experience similar difficulties with selection and are adopting more sophisticated forms of risk adjustment. In the case of hospital competition, the key drivers of success appear to be what is competed on and measurable, rather than whether the system is public or private. In the case of both the success of performance-related pay for providers and issues resulting from wait times, evidence differs within and across jurisdictions. However, the evidence does suggest that some governments have effectively reduced wait times when they have chosen explicitly to focus on achieving this goal. Many countries are exploring new ways of generating revenues for health care to enable them to cope with significant cost growth, but there is little evidence to suggest that collection mechanisms alone are effective in managing the cost or quality of care. (JEL H51, I11, I18)
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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 | 0,008 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,008 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».