The quest for a better performing health system: Public expertise and corporate management recipes in France
Notice bibliographique
Résumé
Though the government pledged to cut the public deficit from 7.7% of the gross domestic product in 2010 to 3% by 2013, thereby responding to EU Normative power, health expenditures continue to rise, because public demands are higher and more social problems are handled in the health care setting. With French budget deficit threatening France's credit rating, novel instruments were needed. These included corporate management recipes (e.g., pay for performance contracts, patient volume targets, and management by objectives), new compensation mechanisms (e.g., activity‐based accounting and a nationwide scale of health care costs) and far‐reaching laws (e.g., the 2009 HPST bill). Our approach investigates some critical elements of the French health care system. We focus on primary (e.g., family physicians and General Practitioners) and secondary (e.g., hospital and specialty) care. We explore how policies such as the standardization of health services, the regrouping of health policy decisions within the larger Regional Health Agencies, affected citizens' engagement and physicians' autonomy. A French welfare elite pursued a hybrid strategy, regulating quasi‐markets of care providers in a postcompetitive government, while creating supportive conditions for a vibrant private hospital sector. Reforms also emphasized evidenced‐based policy, outputs‐rather than outcome‐measurement, and performance evaluation in a bid to streamline the delivery of health services.
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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 | 0,009 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».