The Funding of Long-Term Care in Canada: What Do We Know, What Should We Know?
Notice bibliographique
Résumé
RÉSUMÉ Les dépenses liées à la perte d’autonomie en soins de longue durée représentent une part croissante des dépenses en soins de santé, mais il n’est pas facile d’en appréhender le montant total ou bien la source de financement en se fondant sur les données publiées. Nous utilisons des séries de statistiques publiées régulièrement ainsi que des publications occasionnelles pour colliger des estimations validées de la part occupée par les dépenses en soins de longue durée relativement aux dépenses totales en soins de santé, ainsi que celle des dépenses en soins de longue durée financés de manière privée comparativement à celle des soins fournis en institution. Pour chaque série de statistiques, nous comparons les estimations publiées (par l’ICIS ou l’OCDE) à notre estimation validée. Notre conclusion est que l’utilisation de statistiques publiées régulièrement sans ajustement pourrait conduire à des interprétations erronées sur le niveau et l’évolution des dépenses en soins de longue durée au Canada, ainsi que sur la distribution de ces dépenses entre les secteurs privé et public ou bien entre les soins institutionnels et les soins à domicile.
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 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 | 0,007 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».