Comparison of public and private payments for direct-acting antivirals (DAAs) across Canada
Notice bibliographique
Résumé
Key findingsNational Health Expenditure Trends, 2020 -the 24th edition of the Canadian Institute for Health Information (CIHI) annual publication on health expenditure trends -provides detailed, updated information on health expenditure in Canada.The 2020 release presents finalized 2018 actual health expenditures, updated 2019 preliminary estimates using current-year information, and a summary of 2020 COVID-19 government spending measures announced as of early October.National Health Expenditure Trends forecasts are based on Main Estimates and budgets, which were not available from all provinces and territories; therefore, 2020 health spending projections are not included in this release.The updated 2019 total health expenditure is expected to reach $265.5 billion or $7,064 per Canadian (revised from the $264.4 billion estimate in last year's report).• Overall, it is anticipated that health expenditure in 2019 will represent 11.5% of Canada's gross domestic product (GDP) in 2019.• Compared with the 2018 actual figure, total 2019 health expenditure is expected to rise by 4.3%, a slight increase in the rate of growth from earlier in the decade.Actual total health expenditure for 2018 was $254.6 billion, slightly higher than the 2018 estimate in last year's report ($254.5 billion).Dollars 2019 7,064 6,872 2.8% Health spending, constant price Billions of dollars 2019 162.2 158.8 2.2% Health spending per capita, constant price Dollars 2019 4,316 4,284 0.7% Total health expenditure as a percentage of GDP Percentage 2019 11.5 11.5 0.4% By health spending category Hospitals share of total health spending Percentage 2019 26.4 26.8 -1.5% Drugs share of total health spending Percentage 2019 15.2 15.3 -0.6% Physicians share of total health spending Percentage 2019 14.9 15.0 -0.7%By sector Public-sector share of total spending Percentage 2019 70.4 70.4 0.0% Private-sector share of total spending Percentage 2019 29.6 29.6 0.1% Out-of-pocket expenditure per capita Dollars 2018 993.8 994.7 -0.1% Private insurance expenditure per capita Dollars 2018 842.6 823.2 2.3% Total health expenditure per capita Newfoundland and Labrador Dollars 2019 8,598 8,039 6.9% Prince
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».