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Enregistrement W4390202515

The Equity Effect of Universal Health Care.

2023· article· en· W4390202515 sur OpenAlexaboutno aff
Anja Rüdiger

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEquity (law)Health equityHealth carePolitical scienceUniversal coverageHealth policyLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For well over a century, the politics of universal health care have shaped the development of modern welfare states and their ability to manage economic inequality.Whether governments adopt universal health care in response to workers' struggles, capitalist labor demand, or other factors, universal health care tends to advance economic redistribution.1 This equity effect of universal health care is often overlooked, including in the human rights field. 2 Although right to health standards are clear on states' obligation to finance health care equitably, along with providing universal access to quality health facilities, goods, and services, the distributional impact of a universal system has received less consideration.3 I propose that right to health advocates embrace universal health care as a redistributive project that can help advance not only the right to health but also economic equality.Both are deeply intertwined.The United States presents a prime example.It is one of the most unequal wealthy countries, where resources are concentrated in the hands of a few while millions struggle to access basic economic and social rights.The top 10% of US households own approximately 70% of the total wealth, and the typical white family is about ten times wealthier than the typical Black family.4 Life expectancy and health outcomes are below average, compared to other OECD countries, yet health expenditure is the highest.5 Despite spending twice as much per capita on health as Canada or France, the pre-COVID-19 mortality rate from treatable causes was over a third higher in the United States than in Canada and twice as high as in France.6 While poor and unequal health outcomes point to health system failures, economic and social structures are key underlying factors.The pandemic brought this into sharp focus: COVID-19 mortality has been positively associated with country-level income inequality.7 The United States has among the highest COVID-19 mortality rate in the world, disproportionately affecting Black, Indigenous, and low-income populations.8 Economic and social inequalities drive much of this unconscionable toll on human lives.A large body of research confirms that societies with greater income inequality have poorer health outcomes.9 But if economic inequality is at the root of poor health outcomes, does the health care system matter?It does.Inequalities are maintained and reproduced by the systems and institutions that organize

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,007
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,001

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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