Public Spending on Health Service and Policy Research in Canada, the United Kingdom, and the United States: A Modest Proposal
Notice bibliographique
Résumé
Health services and policy research (HSPR) represent a multidisciplinary field which integrates knowledge from health economics, health policy, health technology assessment, epidemiology, political science among other fields, to evaluate decisions in health service delivery. Health service decisions are informed by evidence at the clinical, organizational, and policy level, levels with distinct, managerial drivers. HSPR has an evolving discourse spanning knowledge translation, linkage and exchange between research and decision-maker partners and more recently, implementation science and learning health systems. Local context is important for HSPR and is important in advancing health reform practice. The amounts and configuration of national investment in this field remain important considerations which reflect priority investment areas. The priorities set within this field or research may have greater or lesser effects and promise with respect to modernizing health services in pursuit of better value and better population outcomes. Within Canada an asset map for HSPR was published by the national HSPR research institute. Having estimated publicly-funded research spending in Canada, we sought identify best available comparable estimates from the United States and the United Kingdom. Investments from industry and charitable organizations were not included in these numbers. This commentary explores spending by the United States, Canada, and the United Kingdom on HSPR as a fraction of total public spending on health and the importance of these respective investments in advancing health service performance. Proposals are offered on the merits of common nomenclature and accounting for areas of investigation in pursuit of some comparable way of assessing priority HSPR investments and suggestions for earmarking such investments to total investment in health services spending.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».