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Enregistrement W3134201780 · doi:10.12927/hcpol.2021.26435

Increased Private Healthcare for Canada: Is That the Right Solution?

2021· article· en· W3134201780 sur OpenAlexafffundvenueabout
Shoo K. Lee, Brian H. Rowe, Sukhy Mahl

Notice bibliographique

RevueHealthcare policy · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensUniversity of AlbertaMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésHealth careBusinessPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Medicare is a publicly funded healthcare system that is a source of national pride in Canada; however, Canadians are increasingly concerned about its performance and sustainability. One proposed solution is private financing (including both private for-profit insurance and private out-of-pocket financing) that would fundamentally change medicare. We investigate international experiences to determine if associations exist between the degree of private spending and two of the core values of medicare - universality and accessibility - as well as the values of equity and quality. We further investigate the impact of private spending on overall health system performance, health outcomes and health expenditure growth rates. Private financing (both private for-profit insurance and private out-of-pocket financing) was found to negatively affect universality, equity, accessibility and quality of care. Increased private financing was not associated with improved health outcomes, nor did it reduce health expenditure growth. Therefore, increased private financing is not the panacea proposed for improving quality or sustainability. The debate over the future of medicare should not be rooted in the source of its funding but rather in the values Canadians deem essential for their healthcare system.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,914
Score d'incertitude au seuil0,626

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0080,009
Communication savante0,0110,007
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0070,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2021
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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