THE EFFECT OF HEALTHCARE TECHNOLOGY ON HEALTH EXPENDITURES
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to determine the effect of Magnetic Resonance Imaging and Computed Tomography imaging services, which are within the scope of health technologies, on Health Expenditures. Panel analyses was used for the analyses. In the study, health expenditures were determined as the dependent variable, and the number of MR imaging and CT imaging within the scope of health technology as the independent variable, and 16 countries with regular data for the years 2007-2018 were included in the analysis. These countries were Australia, Belgium, Canada, Chile, The Czech Republic, Denmark, France, Germany, Iceland, Israel, Korea, Latvia, Lithuania, Luxembourg, Slovak Republic, and Slovenia. As a result of the analyses, it was determined that a one-unit increase in the number of Computed Tomography imaging increased health expenditures by 3.23 units, and a one-unit increase in the number of Magnetic Resonance imaging increased health expenditures by 21.9 units. The results of the study revealed that there was a positive and long-term relationship between health expenditures and the number of Computed Tomography and Magnetic Resonance Imaging, and there was a causal relationship in different directions between the variables. In addition, it has been determined that the number of Magnetic Resonance Imaging has increased more than the number of Computed Tomography imaging over the years, and that the number of Magnetic Resonance Imaging has a higher impact on health expenditures than Computed Tomography. When these two results were evaluated together, it is predicted that evaluating Magnetic Resonance Imaging and developing remedial activities will reduce health expenditures.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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 tête enseignante, 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 ».