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Enregistrement W2160956735

The Misguided War against Medicines 2011

2011· article· en· W2160956735 sur OpenAlexaffabout
Brett J. Skinner, Mark C. Rovere

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiquePharmaceutical Economics and Policy
Établissements canadiensFraser Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth carePublic economicsMedical prescriptionBusinessGovernment (linguistics)PopulationGoods and servicesMonopolyRevenuePrescription drugSubsidyConsumption (sociology)Government spendingGovernment revenueTax revenueEconomicsEconomic growthWelfareFinanceMedicineEnvironmental healthMarket economy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Provincial health spending has grown faster on average than GDP for the last 37 years. Trends show that health spending will consume 50% of total available revenues (including federal transfers) in 6 of 10 provinces by 2017, up from roughly 25% in 1974. Some researchers blame unsustainable growth in government health spending on the cost of prescription drugs, particularly patented medicines. The evidence suggests otherwise. Prescription drugs account for a small percentage (9%) of government health spending; and patented prescription drugs are an even smaller percentage (5.2%). Excluding prescription drugs, all other non-drug categories of health expenditures (hospitals, professionals, etc.) are growing at an unsustainable pace, while accounting for 91% of government spending on health. There is no observable statistical link between the rising share of the health budget spent on drugs and variation in the growth rates in government health spending. Inflation-adjusted, post-market prices for patented drugs in Canada have been declining for 21 years, and introductory prices for patented drugs are at or below international prices.The real cause of unsustainable growth in health spending is that government socializes too much of the private consumption costs of healthcare. Provinces subsidize 100% of the cost of medical goods and services through a redistributive, tax-funded, single-payer, government-run, insurance monopoly. Coverage is universal for hospital and physician services, but extends to drugs for only one-third of the population. Consumers are disconnected from the costs of the healthcare they personally use. As a result, the system lacks the normal economic incentives that would produce a sustainable balance between the demand for and supply of medical goods and services. Instead, governments constrain costs through central budget rationing, which creates intractable shortages because, while private insurance could cover unmet consumer demands for healthcare, governments effectively prohibit private payment for hospital and physician services.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,125
Score d'incertitude au seuil0,249

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,008
Communication savante0,0090,005
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0110,016
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,008

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,212 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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