Efficiency-quality trade-off in allocating resource to public healthcare systems
Notice bibliographique
Résumé
In practice, both comprehensive hospital (e.g. AAA hospital) and primary hospital (e.g. community hospital) can exist in healthcare system, where the comprehensive hospital can provide a guaranteed service, but the waiting time of patients is relatively long. By contrast, the primary hospital is less congested, but the patients cannot be treated if the illness is found to be severe. Then the trade-off between efficiency (primary hospital) and quality (comprehensive hospital) should be considered. In this paper, we consider a resource allocation problem in a public service system with multi-type service providers and patients. To capture the interactions between the multi-type hospitals, a queueing-game-theoretical model is established. And we obtain the following results. First, the socially optimal reimbursement policy is obtained, and the sensitivities of parameters are examined, which indicate that, somewhat interestingly, both the optimal budget to primary hospital and the maximal social welfare are non-monotone in the effectiveness parameter or the joining probability of patients. Second, by comparing the socially optimal strategy with individually equilibrium strategy, we find that individual behaviour of patients does not necessarily lead to systems more congested than what is socially desirable. Third, we demonstrate the robustness of our model by extending it to a three-level system and a system with multiple parallel primary hospitals.
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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 | 0,009 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».