Teaching hospital alternatives for Veterans Health Administration facilities: A Google Maps proximity study
Notice bibliographique
Résumé
The United States Veterans Health Administration (VHA) serves more than 9 million enrolled Veterans each year. Although most of the care that the VHA sponsors is delivered within its own facilities, there has been a call for "privatizing" some or all of these services. Under such an arrangement, the Department of Veterans Affairs would pay non-VHA providers to deliver care in facilities open to the general public. Privatization is hotly contested on political grounds and is not resolved. Yet the question whether the VHA should be privatized cannot be resolved without first establishing that this policy change is even feasible. One potential obstacle to privatization would be the lack of nearby alternative facilities to deliver care. To assess for the presence of this impediment, we used Google Maps to measure the travel time between 167 VA hospitals and the teaching hospital nearest to each of them. We determined that the mean travel time between VA hospitals and their nearest teaching hospital was approximately 18 minutes with a median of 10 minutes. All but nine VA facilities were within two hours' travel, and these nine within ten minutes' travel to a tertiary care, nonteaching hospital. These data do not definitively resolve the privatization debate, of course, but do refute the assertion that inpatient VA services cannot be privatized because replacement hospitals are too far away. As shown, that is simply not the case.
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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 | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».