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Enregistrement W4386020454 · doi:10.11575/sppp.v15i1.74116

Innovation in the United States Health-Care System’s Organization and Delivery

2022· article· en· W4386020454 sur OpenAlexaboutno aff
Michael J. DiStefano, Soyeon Kang, Mariana P. Socal, Gerard F. Anderson

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiquePharmaceutical Economics and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth care deliveryBusinessDelivery systemHealth careMedicineEconomic growthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic has had a galvanizing effect on policy-makers in the U.S. who are trying and testing innovations in delivering government-insured health care that Canada would be wise to take note of and learn from. As in Canada, the federal government in the U.S. is limited in how directly it can influence health-care delivery, even within programs such as Medicare and Medicaid that receive federal funding. However, it has used its significant funding power to offer states incentives to promote federal priorities. As a result, dozens of states have expanded eligibility and benefits in line with federal priorities in exchange for additional funding. The U.S. government has also encouraged states to experiment with innovative delivery or financing approaches within Medicaid by offering temporary, extendable waivers that exempt novel concepts from meeting all Medicaid requirements. This has allowed states to try new programs that target the expansion of benefits coverage. One waiver-based program, for example, allows elderly individuals to employ friends and relatives as home caregivers as an alternative to institutionalization. Digital-health initiatives have also been accelerated in the U.S. during the pandemic, including loosening restrictions to allow telehealth visits and “hospital-at-home” programs, which allow acute- care and post-acute care patients to convalesce in their own residences through remote monitoring and drug delivery. Recent payment reforms in the U.S., meanwhile, include allowing health-care providers to voluntarily band together to share medical and financial responsibility for providing quality, co-ordinated care with lower costs, resulting in notable savings. Episode-based, bundled payments for complete courses of therapy for certain conditions have lowered some costs with equal or better quality of care. Other promising payment-reform initiatives involve managed care programs with private sector participation in care and insurance offering bundles of benefits not provided by traditional government coverage. The health-care challenges experienced during the pandemic have also prompted the U.S. government to take a more active role in promoting more resilient supply chains for drugs and medical equipment, to reduce dependence on offshore manufacturers and introduce more transparency into the drug supply chain. It is also providing funds for training grants and student-loan repayment relief for health-care workers, to help ensure there are enough professionals being trained for the health-care workforce now and into the future. These efforts demonstrate how health policy-makers in the U.S., in light of the COVID-19 pandemic, are driven by innovation in navigating the trade-offs between delivering quality care, expanding care, controlling costs, and allowing for regional autonomy. These considerations are not unlike those faced by Canadian policy-makers, who can learn from American innovations to help Canada emerge from the pandemic with a stronger health-care system.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,115

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0060,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,283
Tête enseignante GPT0,497
Écart entre enseignants0,214 · 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
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

Citations0
Publié2022
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