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Enregistrement W4401809861 · doi:10.55016/ojs/sppp.v14i1.74017

Healthcare Funding Policies for Reducing Fragmentation and Improving Health Outcomes

2021· article· en· W4401809861 sur OpenAlexaboutno aff
Jason M. Sutherland

Notice bibliographique

RevueThe School of Public Policy Publications · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFragmentation (computing)Health careBusinessPublic economicsEconomic growthComputer scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This policy paper examines potential roles of ‘funding policy’ to address yawning gaps in continuity of healthcare delivery and inequality in health outcomes across Canada. Funding policy is but one tool available to healthcare decision makers to affect the volume, type, timeliness and cost of healthcare services, products and devices provided to a country’s residents. Healthcare funding policies involve trade-offs and conflicts that may drive the ‘price’ of change to be too high. As Canada exits the COVID-related healthcare crises, the price of healthcare reform may be changing which may cause provinces and territories to consider new healthcare funding policies. The paper begins with a brief background outlining the utility of funding policies to affect the cost-efficiency, effectiveness and equity of healthcare delivered in provinces and territories. Two complementary policy options are proposed that show considerable promise to improve value from healthcare funding. The paper is written from the perspective of the role of the federal government and highlights possible strategies for the federal government to remove barriers to support funding policy reforms in provinces and territories. The federal government is not responsible, nor does it play a meaningful role, in developing, implementing or monitoring funding policy for healthcare organizations or individual providers. This role rests with the respective provinces and territories with the exceptions of federally-insured populations. Nonetheless, the federal government could show leadership in the domain of funding policy by removing provinces’ and territories’ barriers to policy reforms. To bridge the federal government’s strengths with provinces’ and territories’ barriers, a number of specific recommendations are offered to the federal government for its consideration. First, this policy paper recommends that substantive and meaningful funding policy reform should not consist of solely of paying organizations or people differently. There should be commensurate advancements in: national standards for new streams of data and reporting, organization-building and skills development, and robust risk adjustment. These barriers are not show-stoppers, and activities to remove many barriers are fairly straightforward. Second, the federal government could take a leadership role in immediately supporting episode-based payments. These activities could include national efforts to define episodes of care, link data, establish non-binding payment amounts, and publish health outcome performance measures. Third, deliberate federal leadership is needed to establish and grow new streams of data critical to measuring value – including patient-reported outcomes and non-insured health services, such as physiotherapies and mental health services. These activities will be ground-breaking in Canada from the perspective of measuring health and population outcomes. Fourth, the federal government could lead efforts to link social care data with healthcare data. The measurement and analyses of this data will create a roadmap for future interventions to improve population health. The policies proposed in this paper are based on the federal government ‘nudging’ provinces and territories to make changes in funding policy by removing barriers. The policies are incremental from an international perspective, though have important consequences for healthcare organizations and individual providers if they were to be implemented and transformational to healthcare performance were the policies proven to be successful in the long-term.

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)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,076
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 enseignants0,280
Score d'incertitude au seuil0,558

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,076
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0040,007
Communication savante0,0110,008
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0080,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,001

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 Opus0,145
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,224 · 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
Publié2021
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