MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,893
Score d'incertitude au seuil0,508

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,048
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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAustralasian PsychiatryMême sujetHealthcare Policy and ManagementTravaux en français237 207