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Enregistrement W4309928092 · doi:10.1177/10398562221140993

Commentary on the private practice implications of the Deed of Settlement in the Honeysuckle Health – NIB Australian-Competition-Tribunal-hearing

2022· article· en· W4309928092 sur OpenAlexaff
Jeffrey CL Looi, Gary Galambos, William Pring, Stephen Allison, Tarun Bastiampillai, Steve Kisely

Notice bibliographique

RevueAustralasian Psychiatry · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeedBusinessAutonomyTribunalHealth careEnforcementSettlement (finance)LegislationMedicinePublic relationsLawPolitical scienceFinancePayment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To provide a commentary on the implications of the Deed of Settlement in the Honeysuckle Health - nib Australian-Competition-Tribunal Hearing. This hearing has major implications in relation to the potential for a single dominant private-health-insurance buying-group to contract for medical-purchaser-provider-agreements that might limit the clinical autonomy of patients and psychiatrists. CONCLUSIONS: The Australian Competition and Consumer Commission (ACCC) authorised the formation of a joint buying-group for private-health-insurers in 2021 to provide collective contracting and related services to private-health-insurers and other healthcare-payers. A consequent legal challenge resulted in a Deed of Settlement on 18 July 2022 that for 5 years preserves doctor-patient autonomy in clinical decision-making, the medical gaps scheme, the transparency of contractual arrangements, and if clinical data of those insured are collected by HH-nib, it must be with the full informed consent of patients. However, there remain options for private-health-insurers to apply for formation of new buying-groups, as well as to collect data and profile the general public and insured patients using online programs. Vigilance on private-health-insurer buying-groups, and the potential for US-style managed-care is warranted.

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)0,040
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,190
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,120
Score d'incertitude au seuil0,214

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0400,190
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0100,018
Communication savante0,0100,009
Science ouverte0,0100,006
Intégrité de la recherche0,1200,090
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,003

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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