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Enregistrement W2791670207 · doi:10.12927/hcpol.2018.25399

Medicare Cost Drivers during the 2004–2014 Health Accord Period in Canada: What Is the Evidence?

2018· article· en· W2791670207 sur OpenAlexaffvenueabout
Ruolz Ariste

Notice bibliographique

RevueHealthcare policy · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Care Issues
Établissements canadiensUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth carePeriod (music)Health planHealth servicesBusinessPublic healthPlan (archaeology)Demographic economicsMedicineEnvironmental healthEconomic growthEconomicsNursingGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As per the Canada Health Act, hospital and physician services (Medicare) are covered by the public sector. With the 2004 First Minister's Health Accord showcasing a 10-Year Plan to strengthen healthcare in Canada, significant investments have been made to improve access to these services. The average annual growth rate (AAGR) of spending between 2004 and 2014 was 5.1% for hospitals and 6.6% for physicians. The key policy question is whether or not these increases were just used to boost unit cost? An accounting approach was used to address this issue. Results suggest that for hospitals, wage per hour for staff (excluding physicians) accounted for 49% of the AAGR for hospitals (2.5 percentage points [pp]), while fee increases accounted for 47% of the AAGR for physician spending (3.1 pp). However, considering that general inflation was on average 1.8% per year, the health premium for physicians represented almost twice that for hospital staff.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,898
Score d'incertitude au seuil0,739

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0070,021
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,390 · 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'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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