From population numbers to population needs: Incorporating epidemiological change into health service planning in Australia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the face of rapidly ageing populations and increasing costs of health care provision, questions continue to be raised about the long-term sustainability of publicly funded health care programmes around the world. But despite increasing evidence of dynamic changes in epidemiology, most official health service planning models continue to rely on the implicit assumption that age-specific requirements for services (and by implication age-specific needs for care) will remain constant across future years ('constant-use models'). OBJECTIVES: In this paper, we discuss the advantage of dynamic 'changing needs' planning models, compared to 'constant-use' planning models, and consider a framework that integrates population needs directly into health service planning. Using Australian survey data, we empirically illustrate the difference between static health service planning approaches to dynamic needs-driven planning models. METHODS: We use data from the Household, Income and Labour Dynamics Survey in Australia (HILDA) to explore trends in health needs from 2001 to 2020. We subsequently simulate a 'changing-needs' planning model where changes in health needs by birth-cohorts are incorporated into official government estimates from the Australian Intergenerational Reports (IGR) to understand the potential impact on future health care requirements. RESULTS: Our results show that healthy ageing trends are being observed for successive birth-cohorts with these trends greatest in older age groups, the age groups for which health care expenditures are largest. Adjusting for these changes in needs using Australian data leads to reductions in the expenditures required for future years ranging from 1.5 (2.50%) to 3 billion (5.25%) 2019 AUD. CONCLUSION: We conclude that 'constant-use' planning models based on the expected future numbers of people in different age groups applied to current levels of service use by age groups without any consideration given to changing age-specific needs for health care lead to inefficient resource planning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».