Population Aging and the Determinants of Healthcare Expenditures: The Case of Hospital, Medical and Pharmaceutical Care in British Columbia, 1996 to 2006
Notice bibliographique
Résumé
THERE IS A GAP BETWEEN RHETORIC AND REALITY CONCERNING HEALTHCARE EXPENDITURES AND POPULATION AGING: although decades-old research suggests otherwise, there is widespread belief that the sustainability of the healthcare system is under serious threat owing to population aging. To shed new empirical light on this old debate, we used population-based administrative data to quantify recent trends and determinants of expenditure on hospital, medical and pharmaceutical care in British Columbia. We modelled changes in inflation-adjusted expenditure per capita between 1996 and 2006 as a function of two demographic factors (population aging and changes in age-specific mortality rates) and three non-demographic factors (age-specific rates of use of care, quantities of care per user and inflation-adjusted costs per unit of care). We found that population aging contributed less than 1% per year to spending on medical, hospital and pharmaceutical care. Moreover, changes in age-specific mortality rates actually reduced hospital expenditure by -0.3% per year. Based on forecasts through 2036, we found that the future effects of population aging on healthcare spending will continue to be small. We therefore conclude that population aging has exerted, and will continue to exert, only modest pressures on medical, hospital and pharmaceutical costs in Canada. As indicated by the specific non-demographic cost drivers computed in our study, the critical determinants of expenditure on healthcare stem from non-demographic factors over which practitioners, policy makers and patients have discretion.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».