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Enregistrement W2148460547

The Measurement of Output and Productivity in the Health Care Sector in Canada: An Overview

2007· preprint· en· W2148460547 sur OpenAlexaboutno aff
Andrew Sharpe, Celeste Bradley, Hans Messinger

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2007
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProductivityHealth careEstimationEconomicsPublic economicsBusinessDemographic economicsLabour economicsAgricultural economicsEconomic growth
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To achieve efficient allocation of resources in the health care sector, accurate measures of health care output and productivity are essential. According to official estimates of productivity produced by Statistics Canada, labour productivity in the business sector of the health care (excluding hospitals) and social assistance industry declined 0.28 per cent per year between 1994 and 2003. Estimates of productivity produced by the CSLS, based on official Statistics Canada employment and real GDP figures, show that labour productivity in the health care and social assistance industry declined by 0.69 per cent per year between 1987 and 2006. It is widely recognized that official output and productivity figures may seriously underestimate the true contribution of the health care sector to real output, and more importantly to the economic well-being of Canadians. Alternative approaches show that price indices for health care output may be overestimated and, therefore, quality improvements may not be accurately captured by estimates of real health care output. More resources are needed to further investigate the alternative approaches discussed in this report and develop better output measures that adjust for outcomes directly related to health care spending.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,771
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,216
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,144 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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