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Enregistrement W4225354195 · doi:10.1186/s12961-022-00822-5

Future health spending forecast in leading emerging BRICS markets in 2030: health policy implications

2022· article· en· W4225354195 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueHealth Research Policy and Systems · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Systems and Reforms
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesScience Fund of the Republic of SerbiaMinistarstvo Prosvete, Nauke i Tehnološkog Razvoja
Mots-clésPer capitaGross domestic productAutoregressive integrated moving averageHealth policyChinaEmerging marketsHealth economicsPublic healthHealth services researchEconomicsEconomic growthDevelopment economicsAgricultural economicsHealth careGeographyEnvironmental healthMedicineFinancePopulationTime seriesStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The leading emerging markets of Brazil, Russia, India, China and South Africa (BRICS) are increasingly shaping the landscape of the global health sector demand and supply for medical goods and services. BRICS' share of global health spending and future projections will play a prominent role during the 2020s. The purpose of the current research was to examine the decades-long underlying historical trends in BRICS countries' health spending and explore these data as the grounds for reliable forecasting of their health expenditures up to 2030. METHODS: BRICS' health spending data spanning 1995-2017 were extracted from the Institute for Health Metrics and Evaluation (IHME) Financing Global Health 2019 database. Total health expenditure, government, prepaid private and out-of-pocket spending per capita and gross domestic product (GDP) share of total health spending were forecasted for 2018-2030. Autoregressive integrated moving average (ARIMA) models were used to obtain future projections based on time series analysis. RESULTS: Per capita health spending in 2030 is projected to be as follows: Brazil, $1767 (95% prediction interval [PI] 1615, 1977); Russia, $1933 (95% PI 1549, 2317); India, $468 (95% PI 400.4, 535); China, $1707 (95% PI 1079, 2334); South Africa, $1379 (95% PI 755, 2004). Health spending as a percentage of GDP in 2030 is projected as follows: Brazil, 8.4% (95% PI 7.5, 9.4); Russia, 5.2% (95% PI 4.5, 5.9); India, 3.5% (95% PI 2.9%, 4.1%); China, 5.9% (95% PI 4.9, 7.0); South Africa, 10.4% (95% PI 5.5, 15.3). CONCLUSIONS: All BRICS countries show a long-term trend towards increasing their per capita spending in terms of purchasing power parity (PPP). India and Russia are highly likely to maintain stable total health spending as a percentage of GDP until 2030. China, as a major driver of global economic growth, will be able to significantly expand its investment in the health sector across an array of indicators. Brazil is the only large nation whose health expenditure as a percentage of GDP is about to contract substantially during the third decade of the twenty-first century. The steepest curve of increased per capita spending until 2030 seems to be attributable to India, while Russia should achieve the highest values in absolute terms. Health policy implications of long-term trends in health spending indicate the need for health technology assessment dissemination among the BRICS ministries of health and national health insurance funds. Matters of cost-effective allocation of limited resources will remain a core challenge in 2030 as well.

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.

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Simulation ou modélisationhigh
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Simulation ou modélisationhigh
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,792
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,353
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,127 · 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