MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4414564741 · doi:10.58445/rars.3132

Profits Before Patients

2025· article· nl· W4414564741 sur OpenAlexaboutno aff
Jocelyn Alvarez

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Languenl
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Services Management and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careInefficiencyCompromiseLife expectancyRevenuePopulationExpectancy theoryPopulation ageingHealthcare system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The Cost of CommodificationThe United States spends nearly twice as much per capita on healthcare as any other developed nation, yet consistently ranks near the bottom on critical health outcomes, from life expectancy to chronic disease burden.Americans pay more for hospital visits, physician services, and prescription drugs-not because care is more effective, but because the system is engineered to charge more.This contradiction is not incidental; it is systemic.The Iron Triangle of healthcare-cost, quality, and access-illustrates that optimizing one pillar often requires trade-offs with the others.Yet the U.S. manages to compromise all three.In pursuit of profit, it delivers a system that is simultaneously unaffordable, inaccessible, and often underperforming.Unlike nations with universal or public healthcare systems designed to promote population health, the American model is fragmented, opaque, and driven by market logic.Insurance companies, pharmaceutical corporations, hospital networks, and medical device manufacturers all operate within a framework that rewards revenue generation over patient outcomes.This paper argues that the root cause of the nation's healthcare crisis is not inefficiency or lack of innovation-but a profit-centered architecture that treats health as a commodity.In such a system, administrative complexity is rewarded, pricing is unregulated, and the human need for care becomes subordinate to quarterly earnings.To build a just and sustainable healthcare future, we must confront a hard truth: profit and patient care do not-and cannot-share equal priority. Administrative Waste Reflects a Market, Not a MissionA staggering 25% to 31% of U.S. healthcare expenditures are absorbed not by patient care, but by administrative overhead-a rate nearly triple that of nations with single-payer or universal healthcare systems (Himmelstein and Woolhandler).This bloat is not accidental.It is a byproduct of a healthcare economy that values reimbursement more than recovery.Unlike streamlined models in Canada or Taiwan, where billing systems are unified and claims processing is centralized, the American system fractures its administrative labor across thousands of private insurers, each wielding its own rules, coding systems, and paperwork demands.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,265
Score d'incertitude au seuil0,886

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0110,007
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2650,109

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,406 · 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
GenreCommentaire

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetHealth Services Management and PolicyTravaux en français237 207