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Enregistrement W4297514172 · doi:10.3138/cpp.2022-031

The Future of Long-Term Care in Quebec: What Are the Cost Savings from a Realistic Shift toward More Home Care?

2022· article· en· W4297514172 sur OpenAlexaffvenueabout
Nicholas‐James Clavet, Réjean Hébert, Pierre‐Carl Michaud, Julien Navaux

Notice bibliographique

RevueCanadian Public Policy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensUniversité de MontréalCenter for Interuniversity Research and Analysis on OrganizationsUniversité du Québec à MontréalHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLong-term careBusinessNeutralityPublic economicsNursing homesTerm (time)Assisted livingResidential careActuarial scienceEconomicsNursingMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, we aim to estimate future long-term care needs and expenditures in Quebec while proposing and evaluating a reform package that could deliver increased coverage and be more financially sustainable than current policy. This reform package consists of a shift toward more intensive use of home care while increasing public coverage of care needs. A key feature of the proposed reform is to improve users’ ability to choose their provider with the creation of a senior’s care account, an account that allows individuals in need to purchase services from several providers, including both home and institutional care. To improve the neutrality of public support across care arrangements, we also propose an increase in the resident contribution in nursing homes while favouring the continued use of existing tax credits to help seniors with lower care needs. Using detailed dynamic modelling of care needs, living arrangements, and expenditures, we estimate that long-term care needs will grow rapidly in the next two decades, and the costs will quickly become prohibitive under current policy. We show that substantial cost savings may exist.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,477

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,308 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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