Priority Setting and Resource Allocation in Healthcare: Learning from Local Government
Notice bibliographique
Résumé
Introduction : Although seemingly disparate in nature, healthcare and local governments share a commitment to serving the public - as citizens and as patients - by ensuring their health and long-term wellbeing. Beyond this mutual interest, both areas face growing scarcity of resources while demands for services continue to rise. As a result, leaders in both disciplines must face difficult decisions related to setting priorities and allocating resources. Method : From an established position within healthcare including decades of understanding and application of health economics, a team of Canadian Health Economists and Health Services researchers launched an exploratory literature review of priority setting and resource allocation (PSRA) in local government. Searches of six databases and multiple grey literature resources were conducted – 565 papers were identified, 121 papers were left for full review, and 38 were used to inform the research topic. Results : Budgeting theory and practice in local government were identified as drivers for PSRA. Budgeting theories included: Incrementalism and Rationalism, and budgeting practice included: Line-item, Program, Performance, Outcome, Participatory, and Priority Based Budgeting. Each theory and practice is outlined in the article as well as key comparisons to current practice in healthcare. Ultimately, the intention is to create stronger links between healthcare and local government by highlighting common challenges and approached to this critical area of study and practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».