Cross‐country comparisons in health price growth over time
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine how the United States compares in terms of health price growth relative to four other countries - Australia, Canada, France, and the Netherlands. DATA SOURCES AND STUDY SETTING: Secondary data on health expenditure were extracted from international and national agencies spanning the years 2000-2020. STUDY DESIGN: International price indices specific to health were constructed using available international expenditure data and compared to existing health-specific national and general international price indices. DATA COLLECTION/EXTRACTION METHODS: Health expenditure data were extracted from the Organization for Economic Cooperation and Development (OECD) database. We obtained a time series of health price indices from the national agencies in each of the study countries. PRINCIPAL FINDINGS: We find meaningful variation across countries in the rate at which health prices grow relative to general prices. The United States had the highest cumulative health price growth compared to general price growth over the years 2000-2020 at 14%, followed by Canada and the Netherlands. Unlike the other study countries, health prices in France grew consistently in line with general prices. Price growth for health care paid for by public funds and households grew at different rates across countries, where price growth was higher for public payers. US households faced the greatest mean annual price growth. CONCLUSIONS: The choice of price index has major implications for comparative analysis. Despite their widespread use internationally, general price indices likely underestimate the contribution of price growth to overall health expenditure growth. We find that in addition to its reputation for having high health price levels compared to other high-income countries, the United States also faces health price growth for goods and services paid for by government and households in excess of general price growth. Furthermore, US households are exposed to greater health price growth than households in comparator countries.
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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 | 0,017 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,017 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».