Innovation in the U.S. Health Care System’s Organization and Delivery
Notice bibliographique
Résumé
Over the past decades, the U.S. has attempted a wide array of innovations in the areas of health care organization and delivery. Canadian policy makers may be interested in some of the successes and failures in the United States health care system. This briefing summarizes recent trends in six areas: fiscal federalism, expanding benefits, payment reform, virtual and digital health, supply chain reforms and healthcare workforce. The federal government allocates money to the states based on per capita income in that state to support state health care programs such as the Medicaid program and Children’s Health Insurance Program. Additional fiscal transfers are also used to incentivize states to provide other services. Benefit expansion currently focuses on expanding Medicare to include hearing care, broadening the benefits covered by Medicare Advantage (managed care plans) plans, and using Medicaid waiver programs to expand eligibility and benefits for low-income individuals. Alternative Payment Models and expanding Medicare Advantage are transforming the system from fee-for-service toward a value-based system. Accelerated use of digital and virtual care is being promoted by waiving restrictions on coverage of telehealth services for acute and chronic conditions and primary care. Shortages of health care inputs, especially pharmaceuticals, were a chronic problem exacerbated by COVID-19. In response, onshoring of pharmaceutical production and expanding drug shortage surveillance and transparency in the drug supply chain is starting. Finally, the federal government has established research centers to track the number of primary care doctors and improve the distribution of physicians in the most disadvantaged areas.
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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 | 0,016 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».