MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2786149291 · doi:10.1503/cmaj.170132

Effect of provincial spending on social services and health care on health outcomes in Canada: an observational longitudinal study

2018· article· en· W2786149291 sur OpenAlexaffvenueabout
Daniel J. Dutton, Pierre-Gerlier Forest, Ronald D. Kneebone, Jennifer Zwicker

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Association Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Care Issues
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLife expectancyHealth careMedicineSocial determinants of healthDemographyGovernment spendingConfidence intervalObservational studyConfoundingInfant mortalityLiberian dollarPopulationGovernment (linguistics)Environmental healthGerontologyPublic healthEconomicsEconomic growthNursingFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Escalating health care spending is a concern in Western countries, given the lack of evidence of a direct connection between spending and improvements in health. We aimed to determine the association between spending on health care and social programs and health outcomes in Canada. METHODS: We used retrospective data from Canadian provincial expenditure reports, for the period 1981 to 2011, to model the effects of social and health spending (as a ratio, social/health) on potentially avoidable mortality, infant mortality and life expectancy. We used linear regressions, accounting for provincial fixed effects and time, and controlling for confounding variables at the provincial level. RESULTS: A 1-cent increase in social spending per dollar spent on health was associated with a 0.1% (95% confidence interval [CI] 0.04% to 0.16%) decrease in potentially avoidable mortality and a 0.01% (95% CI 0.01% to 0.02%) increase in life expectancy. The ratio had a statistically nonsignificant relationship with infant mortality (p = 0.2). INTERPRETATION: Population-level health outcomes could benefit from a reallocation of government dollars from health to social spending, even if total government spending were left unchanged. This result is consistent with other findings from Canada and the United States.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,950
Score d'incertitude au seuil0,360

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,007
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,095
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,373 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations90
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Medical Association JournalMême sujetGlobal Health Care IssuesTravaux en français237 207