Comparison of Subsidy Schemes for Reducing Waiting Times in Healthcare Systems
Notice bibliographique
Résumé
This study analyzes subsidy schemes that are widely used in reducing waiting times for public healthcare service. We assume that public healthcare service has no user fee but an observable delay, while private healthcare service has a fee but no delay. Patients in the public system are given a subsidy s to use private service if their waiting times exceed a pre‐determined threshold t. We call these subsidy schemes ( s, t) policies. As two extreme cases, the ( s, t) policy is called an unconditional subsidy scheme if t = 0, and a full subsidy scheme if s is equal to the private service fee. There is a fixed budget constraint so that a scheme with larger s has a larger t. We assess policies using two criteria: total patient cost and serviceability (i.e., the probability of meeting a waiting time target for public service). We prove analytically that, if patients are equally sensitive to delay, a scheme with a smaller subsidy outperforms one with a larger subsidy on both criteria. Thus, the unconditional scheme dominates all other policies. Using empirically derived parameter values from the Hong Kong Cataract Surgery Program, we then compare policies numerically when patients differ in delay sensitivity. Total patient cost is now unimodal in subsidy amount: the unconditional scheme still yields the lowest total patient cost, but the full subsidy scheme can outperform some intermediate policies. Serviceability is unimodal too, and the full subsidy scheme can outperform the unconditional scheme in serviceability when the waiting time target is long.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».