Analysis on health expenditure and correlation with perceived health status in 8 Countries
Notice bibliographique
Résumé
Background Healthcare is the single largest budget item for several OECD Countries, independently from the type of healthcare systems. Several studies showed that the amount of health expenditure correlate with the health status of population. The present study is aimed at analysing the health expenditure of 8 OECD Countries in the last 45 years, and at evaluating a possible correlation between health expenditure and perceived health status. Methods OECD database was queried to obtain data on total and public health expenditure as a share of GDP, on residential long-term care (LTC) facilities expenditure as share of GDP, on hospital expenditure and outpatient services expenditure as share of GDP and on perceived health status of people (older than 65). Countries for which data were searched were Canada, France, Germany, Italy, Spain, Sweden, UK and US. Trend analysis and correlations among data on health expenditure and correlations between data on total health expenditure and perceived health status were performed through STATA 14. Results Total health expenditure correlates, positively and significantly, with outpatient expenditure in Canada (r = 0.96), Italy (r = 0.79), Sweden (r = 0.77) and USA (r = 0.99) and with LTC expenditure in Canada (r = 0.89), France (r = 0.95), Germany (r = 0.94), Spain (r = 0.95), Sweden (r = 0.95), UK (r = 0.99) and USA (r = 0.97). No significant correlation was found with hospital expenditure. A weak correlation was found between public health expenditure and perceived health status of people older than 65. Conclusions Our results show that in the last 45 years the increase in healthcare expenditure tended to finance outpatient care and, in particular, LTC services. The health expenditure and, consequently, the type of healthcare systems could determine the perception of health status of older people, probably, influencing the type of access to healthcare services. Key messages: Countries with healthcare services that finances mainly outpatient and LTC services have people with a better perceived health status. Increase in health expenditure finances mainly outpatient and LTC services.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».