Mapping variability in allocation of Long-Term Care funds across payer agencies in OECD countries
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Long-term care (LTC) is organized in a fragmented manner. Payer agencies (PA) receive LTC funds from the agency collecting funds, and commission services. Yet, distributional equity (DE) across PAs, a precondition to geographical equity of access to LTC, has received limited attention. We conceptualize that LTC systems promote DE when they are designed to set eligibility criteria nationally (vs. locally); and to distribute funds among PAs based on needs-formula (vs. past-budgets or government decisions). OBJECTIVES: This cross-country study highlights to what extent different LTC systems are designed to promote DE across PAs, and the parameters used in allocation formulae. METHODS: Qualitative data were collected through a questionnaire filled by experts from 17 OECD countries. RESULTS: 11 out of 25 LTC systems analyzed, fully meet DE as we defined. 5 systems which give high autonomy to PAs have designs with low levels of DE; while nine systems partially promote DE. Allocation formulae vary in their complexity as some systems use simple demographic parameters while others apply socio-economic status, disability, and LTC cost variations. DISCUSSION AND CONCLUSIONS: A minority of LTC systems fully meet DE, which is only one of the criteria in allocation of LTC resources. Some systems prefer local priority-setting and governance over DE. Countries that value DE should harmonize the eligibility criteria at the national level and allocate funds according to needs across regions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».