RESOURCE ALLOCATION, FINANCING AND SUSTAINABILITY IN THE HEALTH SECTOR. ESRI Research Bulletin 2010/3/1
Notice bibliographique
Résumé
The focus on acute, episodic care in the conventional health-care model fails to provide adequately for changing health-care needs arising from increased longevity and increasing prevalence of chronic disease. Integrated care involves coherent and co-ordinated delivery of health-care services across a broad range of health and social care providers. A principal aim of integrated health care is to improve the patient’s journey through the system by co-ordinating care among providers and by strengthening the role of primary care. Effective resource allocation mechanisms, supported by appropriate financing arrangements, have an important role to play in delivering integrated health care. In addition, more efficient use of scarce health-care resources is required, and can be influenced by the resource allocation and financing mechanisms. This article summarises research undertaken by the ESRI to provide evidence for the Expert Group on Resource Allocation and Financing in Health Care, which reported in July 2010 (Brick et al., 2010a, b; Ruane, 2010). The research: • reviewed the theoretical and international empirical literature on resource allocation, financing and sustainability in health care (focusing on eight comparator countries – Australia, Canada, Germany, Netherlands, New Zealand, Sweden, UK, USA); • evaluated current Irish systems of resource allocation and financing and issues associated with sustainability; • proposed a framework for health-care entitlements and user fees that would support the delivery of integrated health care in Ireland.
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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 | 0,015 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,011 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».