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Enregistrement W3003883926

Rationing in healthcare [Deeble Institute Issues Brief, Number 8]

2015· article· en· W3003883926 sur OpenAlexaboutno aff
Elizabeth Martín

Notice bibliographique

RevueQUT ePrints (Queensland University of Technology) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRationingHealth careBusinessAgency (philosophy)Health care rationingExcellenceCommonwealthWork (physics)Public economicsEconomic evaluationActuarial scienceEconomicsEconomic growthPolitical scienceEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rationing healthcare in some form is inevitable, even in wealthy countries, because resources are scarce and demand for healthcare is always likely to exceed supply. This means that decision-makers must make choices about which health programs and initiatives should receive public funding and which ones should not. These choices are often difficult to make, particularly in Australia, because: - 1 Make explicit rationing based on a national decision-making tool (such as Multi-criteria Decision Analysis) standard process in all jurisdictions. - 2 Develop nationally consistent methods for conducting economic evaluation in health so that good quality evidence on the relative efficiency of various programs and initiatives is generated. - 3 Generate more economic evaluation evidence to inform rationing decisions. - 4 Revise national health performance indicators so that they include true health system efficiency indicators, such as cost-effectiveness. - 5 Apply the Comprehensive Management Framework used to evaluate items on the Medicare Benefits Schedule (MBS) to the Pharmaceutical Benefits Scheme (PBS) and the Prosthesis List to accelerate disinvestment from low-value drugs and prostheses. - 6 Seek agreement among Commonwealth, state and territory governments to work together to undertake work similar to the National Institute for Health and Care Excellence in the United Kingdom and the Canadian Agency for Drugs and Technologies in Health.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0140,012
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0540,021
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,008

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 Opus0,204
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,174 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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