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Enregistrement W2607038984 · doi:10.1016/s0140-6736(17)30873-5

Future and potential spending on health 2015–40: development assistance for health, and government, prepaid private, and out-of-pocket health spending in 184 countries

2017· article· en· W2607038984 sur OpenAlexfundno aff
Joseph L. Dieleman, Madeline Campbell, Abigail Chapin, Erika Eldrenkamp, Victoria Y. Fan, Annie Haakenstad, Jennifer Kates, Zhiyin Li, Taylor Matyasz, Angela E Micah, Alex Reynolds, Nafis Sadat, Matthew Schneider, Reed J D Sorensen, Kaja Abbas, Semaw Ferede Abera, Ali Kiadaliri, Muktar Beshir Ahmed, Khurshid Alam, Reza Alizadeh‐Navaei, Ala’a Alkerwi, Erfan Amini, Walid Ammar, Carl Abelardo T. Antonio, Tesfay Mehari Atey, Leticia Ávila‐Burgos, Ashish Awasthi, Aleksandra Barać, Tezera Moshago Berheto, Addisu Shunu Beyene, Tariku J. Beyene, Charles Birungi, Habtamu Mellie Bizuayehu, Nicholas J. K. Breitborde, Lucero Cahuana-Hurtado, Rubén Castro, Koustuv Dalal, Lalit Dandona, Rakhi Dandona, Samath Dhamminda Dharmaratne, Manisha Dubey, Andrea B Feigl, Florian Fischer, Joseph R A Fitchett, Nataliya A Foigt, Ababi Zergaw Giref, Rahul Gupta, Samer Hamidi, Hilda L Harb, Simon I Hay, Delia Hendrie, Masako Horino, Mikk Jürisson, Mihajlo Jakovljević, Mehdi Javanbakht, Denny John, Jost B. Jonas, Young‐Ho Khang, Jagdish Khubchandani, Yun Jin Kim, Jonas M Kinge, Kristopher J Krohn, G Anil Kumar, Ricky Leung, Hassan Magdy Abd El Razek, Mohammed Magdy Abd El Razek, Azeem Majeed, Reza Malekzadeh, Déborah Carvalho Malta, Atte Meretoja, Ted R. Miller, Erkin М Мirrakhimov, Shafiu Mohammed, Vinay Nangia, Stefano Olgiati, Mayowa Owolabi, Tejas Patel, David M. Pereira, Julian Perelman, Suzanne Polinder, Anwar Rafay, Vafa Rahimi‐Movaghar, Rajesh Kumar, Usha Ram, Chhabi Lal Ranabhat, Hirbo Shore Roba, Miloje Savic, Sadaf G Sepanlou, Braden Te Ao, Azeb Gebresilassie Tesema, A. J. Thomson, Ruoyan Tobe-Gai, Roman Topór-Mądry, Eduardo A. Undurraga, Verónica Vargas, Tommi Vasankari, Francesco Saverio Violante, Tissa Wijeratne, Gelin Xu, Naohiro Yonemoto, Mustafa Z Younis, Chuanhua Yu, Zoubida Zaidi, Maysaa El Sayed Zaki, Christopher J L Murray

Notice bibliographique

RevueThe Lancet · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Systems and Reforms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Human Genome Research InstituteNorwegian Institute of Public HealthUniversidade Federal de SergipeFakultet Medicinskih Nauka, Univerziteta U KragujevcuUniversity of PeradeniyaINCLIVA Instituto de Investigación SanitariaAddis Ababa UniversityTartu ÜlikoolDebre Markos UniversityJimma UniversityHaramaya UniversityUniversidade Federal de Minas GeraisTehran University of Medical Sciences and Health ServicesMazandaran University of Medical SciencesUniversitat de ValènciaSeoul National UniversityCurtin University of TechnologyUniversity of AberdeenCollege of Medicine, Seoul National UniversityUniversity of OxfordWellcome TrustUniversity College LondonAswan UniversityUniversity of WashingtonImperial College LondonUniversität BielefeldPublic Health Foundation of IndiaBall State UniversityWageningen University and ResearchUniversität HohenheimU.S. Department of Health and Human ServicesRensselaer Polytechnic InstituteOhio State UniversityUniversity of the PhilippinesLunds UniversitetCentro de Investigación Biomédica en Red de Salud MentalBill and Melinda Gates FoundationSanjay Gandhi Postgraduate Institute of Medical SciencesOttawa Hospital Research Institute
Mots-clésGross domestic productGovernment spendingPer capitaPurchasing powerHealth careGovernment (linguistics)Consumer spendingBusinessHealth spendingEconomicsPrivate sectorEconomic growthDemographic economicsPublic economicsRecessionEnvironmental healthWelfareMedicinePopulationMacroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The amount of resources, particularly prepaid resources, available for health can affect access to health care and health outcomes. Although health spending tends to increase with economic development, tremendous variation exists among health financing systems. Estimates of future spending can be beneficial for policy makers and planners, and can identify financing gaps. In this study, we estimate future gross domestic product (GDP), all-sector government spending, and health spending disaggregated by source, and we compare expected future spending to potential future spending. METHODS: We extracted GDP, government spending in 184 countries from 1980-2015, and health spend data from 1995-2014. We used a series of ensemble models to estimate future GDP, all-sector government spending, development assistance for health, and government, out-of-pocket, and prepaid private health spending through 2040. We used frontier analyses to identify patterns exhibited by the countries that dedicate the most funding to health, and used these frontiers to estimate potential health spending for each low-income or middle-income country. All estimates are inflation and purchasing power adjusted. FINDINGS: We estimated that global spending on health will increase from US$9·21 trillion in 2014 to $24·24 trillion (uncertainty interval [UI] 20·47-29·72) in 2040. We expect per capita health spending to increase fastest in upper-middle-income countries, at 5·3% (UI 4·1-6·8) per year. This growth is driven by continued growth in GDP, government spending, and government health spending. Lower-middle income countries are expected to grow at 4·2% (3·8-4·9). High-income countries are expected to grow at 2·1% (UI 1·8-2·4) and low-income countries are expected to grow at 1·8% (1·0-2·8). Despite this growth, health spending per capita in low-income countries is expected to remain low, at $154 (UI 133-181) per capita in 2030 and $195 (157-258) per capita in 2040. Increases in national health spending to reach the level of the countries who spend the most on health, relative to their level of economic development, would mean $321 (157-258) per capita was available for health in 2040 in low-income countries. INTERPRETATION: Health spending is associated with economic development but past trends and relationships suggest that spending will remain variable, and low in some low-resource settings. Policy change could lead to increased health spending, although for the poorest countries external support might remain essential. FUNDING: Bill & Melinda Gates Foundation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations234
Publié2017
Routes d'admission1
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