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Enregistrement W2793363495 · doi:10.1017/s1744133117000366

Space, place and (waiting) time: reflections on health policy and politics

2018· article· en· W2793363495 sur OpenAlexfundaboutno aff
Sally Sheard

Notice bibliographique

RevueHealth Economics Policy and Law · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAssociated Medical ServicesWellcome Trust
Mots-clésPoliticsAutonomyEquity (law)Government (linguistics)Public administrationHealth careService delivery frameworkStrengths and weaknessesBest valuePublic relationsService (business)BusinessPolitical scienceEconomicsEconomic growthMarketingPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Health systems have repeatedly addressed concerns about efficiency and equity by employing trans-national comparisons to draw out the strengths and weaknesses of specific policy initiatives. This paper demonstrates the potential for explicit historical analysis of waiting times for hospital treatment to add value to spatial comparative methodologies. Waiting times and the size of the lists of waiting patients have become key operational indicators. In the United Kingdom, as National Health Service (NHS) financial pressures intensified from the 1970s, waiting times have become a topic for regular public and political debate. Various explanations for waiting times include the following: hospital consultants manipulate NHS waiting lists to maintain their private practice; there is under-investment in the NHS; and available (and adequate) resources are being used inefficiently. Other countries have also experienced ongoing tensions between the public and private delivery of universal health care in which national and trans-national comparisons of waiting times have been regularly used. The paper discusses the development of key UK policies, and provides a limited Canadian comparative perspective, to explore wider issues, including whether 'waiting crises' were consciously used by policymakers, especially those brought into government to implement new economic and managerial strategies, to diminish the autonomy and authority of the medical professional in the hospital environment.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,857
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,280 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations17
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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