Doctors and Canadian Medicare: Improving System Performance Requires System Change
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,014 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,016 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,051 | 0,042 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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.
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 ».