Federal and Provincial Governments Need to Be Transparent about Trade-offs When They Buy Healthcare
Notice bibliographique
Résumé
S pending on healthcare is carefully scrutinized by the public, the media and academics because the amounts are so large and represent a very significant proportion of provincial budgets.Some quarters are calling for increases in spending, whereas others are focused on restraint owing to perceived inefficiencies and ineffectiveness.The debate over healthcare spending has continued for decades and is likely to heat up as new provincial labour agreements have locked in annual healthcare spending increases of at least five percent for 2023 (BC Nurses' Union 2023; ONA 2023).Putting aside increases in taxes or borrowing, the principle of public spending is simple: the budget of available funds that support social programs, healthcare, education and transportation infrastructure is fixed.Politicians then make choices allocating available funds to the budgets of individual programs.Through this process, healthcare has been a perennial winner at the cost of other programs receiving less funding than sought.If governments allocate available funding to programs or infrastructure that provides more value than all other alternatives, the province will have achieved the most with its public funds.In other words, the loss to the province and its residents from opportunities not funded is the smallest when budgets are allocated toward programs that generate the largest value.This is the foundational concept of opportunity cost in the field of health economics.The same is true within programs.Allocating healthcare funding to programs that generate the most health realizes the highest possible value for the public spending.Ideally, these budget allocation decisions are informed by evidence such as clinical effectiveness, patients' and clinicians' perspectives and ethical practices.Health economics plays a major role in generating this evidence using the field' s tools to calculate value for money and whose outputs include cost per quality-adjusted life-year (QALY). Finding the Highest Value for Public SpendingAs two healthcare policy researchers who actively partner with decision makers to improve Federal and Provincial Governments Need To Be Transparent about Trade-Offs When They Buy Healthcare E D I TO R I A L This issue' s final research manuscript by Mathews et al. ( 2023) uses a qualitative study design to untangle the factors associated with limiting COVID-19 exposure among family physicians' practices.The authors report that family physicians received too little and irrelevant practice-specific support from provincial public health authorities that instead emphasized acute care.The authors conclude that mass assessment and testing centres would improve performance in future influenza-like pandemics.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,091 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,011 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,031 | 0,036 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,007 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».