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Enregistrement W2492933829 · doi:10.4018/978-1-60566-772-0.ch002

Economic Efficiency and the Canadian Health Care System

2010· book-chapter· en· W2492933829 sur OpenAlexaffabout
Asha Sadanand

Notice bibliographique

RevueIGI Global eBooks · 2010
Typebook-chapter
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueAuction Theory and Applications
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommon value auctionHealth careEconomic efficiencyBusinessMarket mechanismOrder (exchange)CurrencyRisk analysis (engineering)EconomicsPublic economicsIndustrial organizationComputer scienceMicroeconomicsFinanceEconomic growthMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this chapter the authors examine the compatibility of the objectives of universality and public funding which are two important pillars of the Canadian healthcare system, with the objectives of cost effectiveness and more generally economic efficiency. The authors note that under some very innocuous conditions, markets and other economic based mechanisms such as second price auctions are characterized by economic efficiency and cost effectiveness. For the particular case of healthcare, some additional features that must be considered in the design of the mechanism are that healthcare services and products are valuable if, when taken together they constitute the components of a needed procedure, and otherwise they are worthless to the individual; and timely completion of procedures is what is valued, delays and waiting not only prolong suffering but may eventually prove to be more costly to the system if the condition worsens. They recommend a market-based mechanism, encompassing these features, that utilizes mobile agents representing patients and their medical needs. In order to incorporate the basic goals of universality and public funding, the agents will participate in virtual auctions using a needs based ranking as the currency for making bids.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,883
Score d'incertitude au seuil0,851

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,008
Études des sciences et des technologies0,0050,006
Communication savante0,0070,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,282 · 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
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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