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Enregistrement W2894608177 · doi:10.12927/hcpap.2018.25577

Doctors and Canadian Medicare: Improving System Performance Requires System Change

2018· letter· en· W2894608177 sur OpenAlexaffvenueabout
Richard H. Glazier, Tara Kiran

Notice bibliographique

RevueA Nudge Too Far? A Nudge at All? On Paying People to Be Healthy · 2018
Typeletter
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAssertionBlamePaymentCorporate governanceHealth careRobustness (evolution)Healthcare systemBusinessCompensation (psychology)MedicineActuarial sciencePsychologyEconomicsFinanceComputer scienceEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many of the issues raised and insights provided by Marchildon and Sherar (2018) in their essay on doctors and Canadian medicare are on target. The inadequacy of available data on physician payment, however, calls into question the robustness of some interprovincial comparisons, and when it comes to compensation, comparisons to US physicians would be most relevant. In contrast to their assertion of a steadily increasing growth rate in physician expenditure, a more recent and longer view shows historically low growth in the past few years. Furthermore, the blame assigned to physicians and their medical associations needs to be shared with governments and most of all could be attributed to the lack of system structures and supports for improvement. New governance arrangements at the group or regional levels are needed but are insufficient in themselves. The additional features embodied in the Patient's Medical Home are essential for advancing primary care. Going even further, full population registration, greater availability of alternate payment arrangements, active participation of physicians in healthcare administration and support for meaningful measurement and feedback loops are among the changes required to transform Canadian medicare.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,056
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,916
Score d'incertitude au seuil0,609

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,056
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0230,016
Communication savante0,0100,008
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0510,042
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,270 · 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
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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