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Enregistrement W4386034847 · doi:10.1136/bmjopen-2023-077783

For health or for profit? Understanding how private financing and for-profit delivery operate within Canadian healthcare (4H|4P): protocol for a multimethod knowledge mobilisation research project

2023· article· en· W4386034847 sur OpenAlexafffundabout
Lindsay Hedden, Sarah Spencer, Sara Allin, Damien Contandriopoulos, Frank Gavin, Agnes Grudniewicz, M. Ruth Lavergne, Chad Leaver, Joel Lexchin, Madeleine McKay, Maria Mathews, Rita McCracken, Kimberlyn McGrail, Karen S. Palmer, Marie-Ève Poitras, David Rudoler, Sheryl Spithoff, Meredith Vanstone

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensMcMaster UniversityOntario Tech UniversityUniversity of TorontoUniversité de SherbrookeWestern UniversityUniversity of British ColumbiaNova Scotia HospitalYork UniversityConference Board of CanadaDalhousie UniversitySimon Fraser UniversityUniversity of OttawaUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanada Research ChairsMichael Smith Health Research BC
Mots-clésMedicineHealth careProtocol (science)Not for profitHealthcare deliveryProfit (economics)Health care financingFor profitFinanceKnowledge managementAccountingAlternative medicineBusinessEconomic growthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Privatisation through the expansion of private payment and investor-owned corporate healthcare delivery in Canada raises potential conflicts with equity principles on which Medicare (Canadian public health insurance) is founded. Some cases of privatisation are widely recognised, while others are evolving and more hidden, and their extent differs across provinces and territories likely due in part to variability in policies governing private payment (out-of-pocket payments and private insurance) and delivery. METHODS AND ANALYSIS: This pan-Canadian knowledge mobilisation project will collect, classify, analyse and interpret data about investor-owned privatisation of healthcare financing and delivery systems in Canada. Learnings from the project will be used to develop, test and refine a new conceptual framework that will describe public-private interfaces operating within Canada's healthcare system. In Phase I, we will conduct an environmental scan to: (1) document core policies that underpin public-private interfaces; and (2) describe new or emerging forms of investor-owned privatisation ('cases'). We will analyse data from the scan and use inductive content analysis with a pragmatic approach. In Phase II, we will convene a virtual policy workshop with subject matter experts to refine the findings from the environmental scan and, using an adapted James Lind Alliance Delphi process, prioritise health system sectors and/or services in need of in-depth research on the impacts of private financing and investor-owned delivery. ETHICS AND DISSEMINATION: We have obtained approval from the research ethics boards at Simon Fraser University, University of British Columbia and University of Victoria through Research Ethics British Columbia (H23-00612). Participants will provide written informed consent. In addition to traditional academic publications, study results will be summarised in a policy report and a series of targeted policy briefs distributed to workshop participants and decision/policymaking organisations across Canada. The prioritised list of cases will form the basis for future research projects that will investigate the impacts of investor-owned privatisation.

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)0,109
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,097
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: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,935
Score d'incertitude au seuil0,576

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1090,097
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,005
Bibliométrie0,0090,011
Études des sciences et des technologies0,0110,010
Communication savante0,0090,006
Science ouverte0,0060,008
Intégrité de la recherche0,0060,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0540,008

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 Opus0,810
Tête enseignante GPT0,593
Écart entre enseignants0,217 · 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
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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