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Enregistrement W3151328161

Mesures experimentales de la production et de la productivite du secteur hospitalier au Canada, 2002 a 2010

2014· preprint· fr· W3151328161 sur OpenAlexaboutno aff
Wulong Gu, Stéphane Morin

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2014
Typepreprint
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Care Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesPhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recemment, les discussions au sujet des depenses de sante ont porte essentiellement sur deux questions, a savoir : 1) la mesure dans laquelle l?augmentation des depenses en soins de sante est due a une augmentation de la quantite plutot qu?au prix des services de sante et 2) l?efficacite et la productivite des fournisseurs de soins de sante (p. ex. les hopitaux, les cabinets de medecins et les etablissements de soins de longue duree). La cle de la reponse a ces deux questions est une mesure directe de la production de services de sante ? mesure qui n?existe pas a l?heure actuelle. Dans les comptes nationaux, la production du secteur de la sante est mesuree par le volume des entrees, qui comprennent les couts de main-d'?uvre pour les medecins, le personnel infirmier et le personnel administratif, la consommation de capital et les entrees intermediaires. La mesure de la production fondee sur les entrees repose sur l?hypothese qu?il n?existe pas de gains de productivite dans le secteur de la sante. Par consequent, elle ne fournit aucune mesure des resultats de la productivite, et ne permet pas non plus de decomposer les depenses totales en soins de sante en une composante des prix et une composante du volume des produits. L?objectif principal du present document est d?elaborer une mesure directe experimentale de la production du secteur hospitalier canadien pour pouvoir aborder ces questions. De nombreux pays ont deja construit une mesure directe de la production du secteur hospitalier et d?autres secteurs des soins de sante.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,411

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,396 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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