Determining the Public/Private Mix: Options for Financing Targeted Universality in Long-Term Care
Notice bibliographique
Résumé
The way in which we pay for long-term care (LTC) services is going to come under enormous pressure as Canada's baby boomers age. Once baby boomers start to turn 75, in 2021, the demand for LTC services will see a sharp upward trend. A number of independent projections have demonstrated how this will put pressure on the public finances in coming years. It should be concerning to Canadians that we have not publicly discussed how we will make the tough choices to cope with these pressures. Moreover, it's equally troubling that our provincial LTC systems already are unable to cope with the current level of demand for services, with less than a decade before the first wave of boomers enter age groups where demand for LTC is high, and alternate level of care patients, made up mostly of frail elderly, occupying over 15% of Canadian hospital beds on a daily basis as they await care elsewhere. Although we think it is unlikely that Canadian provinces will add LTC to the list of fully subsidized health services (hospitals and doctors), we should do a better job of targeting the existing public subsidies for LTC - and do so while putting LTC financing on a more sustainable footing.
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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 | 0,022 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,013 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 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 ».