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Enregistrement W2809188725 · doi:10.1177/0020731418779377

How Single-payer Stacks Up: Evaluating Different Models of Universal Health Coverage on Cost, Access, and Quality

2018· article· en· W2809188725 sur OpenAlexaboutno aff
Ashley Fox, R Poirier

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Health Services · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrepayment of loanHealth careBusinessUniversal designPublic economicsRevenueRepealActuarial scienceQuality (philosophy)Health policyEconomic growthEconomicsPolitical scienceFinanceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Described as "universal prepayment," the national health insurance (or single-payer) model of universal health coverage is increasingly promoted by international actors as a means of raising revenue for health care and improving social risk protection in low- and middle-income countries. Likewise, in the United States, the recent failed efforts to repeal and replace the Affordable Care Act have renewed debate about where to go next with health reform and arguably opened the door for a single-payer, Medicare-for-All plan, an alternative once considered politically infeasible. Policy debates about single-payer or national health insurance in the United States and abroad have relied heavily on Canada's system as an ideal-typical single-payer system but have not systematically examined health system performance indicators across different universal coverage models. Using available cross-national data, we categorize countries with universal coverage into those best exemplifying national health insurance (single-payer), national health service, and social health insurance models and compare them to the United States in terms of cost, access, and quality. Through this comparison, we find that many critiques of single-payer are based on misconceptions or are factually incorrect, but also that single-payer is not the only option for achieving universal coverage in the United States and internationally.

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)0,045
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,091
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,236

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0450,091
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,252
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,168 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations21
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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