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Enregistrement W2440364064

[Health resources allocation in Canada provinces: the role of indicators of health needs].

2002· article· en· W2440364064 sur OpenAlexaffabout
Jean‐Pierre Thouez

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Systems and Practices
Établissements canadiensHôtel-Dieu de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEquity (law)CapitationHealth careResource allocationDistribution (mathematics)BusinessPopulationHealth indicatorPublic economicsActuarial scienceEconomic growthEconomicsMedicineEnvironmental healthPolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In an attempt to limit their health care expenditures Canadian provinces have strengthened the necessity to allocate health care resources according to their population needs. The difficulties and limitations of the needs-based approach are explored. First, indicators of population needs for health care were introduced into a formula of resource allocation for hospital-based services in England in the late 1970. Secondly, there are broad similarities between both the philosophy and resource allocation strategies of Canada and Britain. Thirdly, the main definition of a needs indicator is to measure the level of equity- or inequity-in the distribution of health care resources between regions. Fourthly, a needs indicator, as least as developed by the Canadian provinces, concerns general and specialized services that should be found in each of their regions. Fifthly, a needs indicator constitutes a tool for the calculation of a capitation rate. Finally, future research should focus on parameters which are not an integral part of the allocation method, but which have a strong impact, in the attainment of regional equity such as administrative decisions that are taken when budgets are to be allocated or reduced between regions.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,905
Score d'incertitude au seuil0,692

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0080,019
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,279 · 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'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

Citations0
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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