Public Spending on Health Services and Policy Research in Canada: A Reflection on Thakkar and Sullivan Comment on "Public Spending on Health Service and Policy Research in Canada, the United Kingdom, and the United States: A Modest Proposal"
Notice bibliographique
Résumé
Vidhi Thakkar and Terrence Sullivan have done a careful and thought-provoking job in trying to establish comparable estimates of public spending on health services and policy research (HSPR) in Canada, the United Kingdom and the United States. Their main recommendation is a call for an international collaboration to develop common terms and categories of HSPR. This paper raises two additional questions that have an international comparative dimension: There is little doubt that public spending on HSPR represents more than the "tip of the iceberg," but how much more? And how do the countries fare on the uptake of HSPR by decision-makers? I have long speculated that probably as much or more is spent by provincial/territorial governments, regional health authorities, hospitals and other agencies on HSPR activities carried out by consultants in Canada than by the federal, provincial/territorial granting agencies. Support for this contention is provided in a paper by Penno and Gauld on spending on external consultancies by New Zealand's District Health Boards (DHBs). Their estimate of the amount spent on consultancies in 2014/15 represents 80% of the amount spent on research by the Health Research Council of New Zealand in 2015. In terms of the uptake of research Jonathan Lomas pioneered the concept of linking researchers with decisionmakers when he became the founding Chief Executive Officer (CEO) of the Canadian Health Services Research Foundation (CHSRF) in 1997. An early assessment was promising, and it would be interesting to know if other countries have tried this. Most assessments of research uptake and impact are short-term in nature. It might be insightful to assess HSPR developments over the long term, such as prospective reimbursement through diagnosis related groups (DRGs) that has been evolving internationally for more 40+ years. In the short term the prospects for a major infusion of funding in HSPR in Canada are not promising, although there have been welcome investments in the Canadian Foundation for Healthcare Improvement (formerly CHSRF).
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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 | 0,033 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,030 | 0,031 |
| Communication savante | 0,022 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,037 | 0,046 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».