Priority setting and resource allocation in the US health system: is there a place for hard caps?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The United States devotes a larger share of its GDP to health care and spends more on health care per capita than any other country. The sheer size of the total spending on health care, at approximately $3.5 trillion in 2017, puts significant pressure on all payers and crowds out other forms of public and private spending. DESIGN/METHODOLOGY/APPROACH: In this brief commentary the authors suggest that, as part of the effort to deal with this pressure, the United States should look at borrowing a cost containment strategy from other countries: the use of hard caps on spending growth. The authors draw on our their experience of working with decision-makers over the last 20 years on the topic of priority setting to put forward some ideas on whether there is potential for application of trade-offs in the United States. FINDINGS: As hard caps force choices to be made, a necessary condition for successful implementation of this policy is the presence of an effective priority-setting framework to ensure that the right choices are made in operationalizing spending limitations. Work on this topic elsewhere can provide some insight into the use of a criteria-based framework for priority setting that purports transparency in decision-making to achieve value-based decisions. ORIGINALITY/VALUE: Other countries still have much work to do, but there is a substantial track record of using formal priority-setting approaches that could potentially inform practice in the United States. We suggest that there are key segments of the US healthcare system where the adoption of formal priority-setting frameworks to guide trade-off decisions is feasible. Piloting such activity in these contexts is the next natural step in this line of inquiry.
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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 | 0,015 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».