Who’s Going Broke? Comparing Growth in Healthcare Costs in Ten OECD Countries
Notice bibliographique
Résumé
Government healthcare expenditures have been growing much more rapidly than GDP in OECD countries. For example, between 1970 and 2002 these expenditures grew 2.3 times faster than GDP in the U.S., 2.0 times faster than GDP in Germany, and 1.4 times faster than GDP in Japan. How much of government healthcare expenditure growth is due to demographic change and how much is due to increases in benefit levels; i.e., in healthcare expenditures per beneficiary at a given age? This paper answers this question for ten OECD countries -- Australia, Austria, Canada, Germany, Japan, Norway, Spain, Sweden, the UK, and the U.S. Specifically, the paper decomposes the 1970-2002 growth in each countrys healthcare expenditures into growth in benefit levels and changes in demographics.Although healthcare spending is growing at unsustainable rates in most, if not all, OECD countries, the U.S. appears least able to control its benefit growth due to the nature of its fee-forservice healthcare payment system. Consequently, the U.S. may well be in the worst long-term fiscal shape of any OECD country even though it is now and will remain very young compared to the majority of its fellow OECD members.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».