Comparaison de l'efficience des systèmes de santé provinciaux canadiens
Notice bibliographique
Résumé
Depuis plusieurs années, les différents gouvernements provinciaux peinent à trouver des solutions face au poids grandissant qu'accaparent les sommes investies en santé. Une pression supplémentaire émerge avec l'accélération du vieillissement de la population et assombrit du même coup les perspectives pour l'avenir. Ce mémoire tente de comparer l'efficience des différents systèmes de santé provinciaux. Par efficience, on entend la capacité des systèmes à produire la quantité maximale d'output permise compte tenu de la quantité d'inputs utilisés. La méthode utilisée pour y parvenir porte le nom d'Analyse des frontières stochastiques et permet le tracé de frontières de production efficientes. La production de services de santé et l'atteinte de niveaux de santé de la population, que nous pouvons percevoir comme étant les produits du système de santé, seront étudiées. Les banques de données de l'Institut canadien d'information sur la santé et de Statistique Canada ont permis d'obtenir des données de qualité sur les ressources utilisées, les services de santé rendus à la population et les indicateurs du niveau de santé atteints par cette même population. Des données sociodémographiques caractérisant les différentes régions sont introduites afin de tenir compte de l'hétérogénéité des provinces. Quelques résultats émergent de notre mémoire. Premièrement, l'étude de l'efficience du système de santé doit être décomposée en deux étapes. Il faut évaluer séparément les productions des services de santé et l'atteinte des niveaux de santé. L'analyse simultanée des deux aspects est perturbée par la relation entre les termes d'erreurs et les variables causales. Deuxièmement, les rendements d'échelle des institutions de santé sont décroissants ce qui implique que la taille des unités de production est trop grande. Cela appelle une réorganisation du système de santé afin de mieux tenir compte des possibilités organisationnelles et technologiques des institutions de santé. Troisièmement, les niveaux d'efficience productive sont comparables entre les provinces et généralement plutôt élevés. On observe que les inefficiences se retrouvent principalement du côté de la transformation des ressources de santé en services de santé plutôt que dans la transformation des services de santé en niveau de santé. D'une certaine façon, cela est heureux, car cet aspect est celui qui est le plus directement sous le contrôle des gouvernements provinciaux. Quatrièmement, on note que ce sont les provinces ayant une importante démographie qui ont les niveaux les plus faibles d'efficience productive. Finalement, étant donné le niveau des dépenses en santé, les inefficiences productives, bien que faibles, occasionnent des pertes monétaires se chiffrant en milliards de dollars. \n______________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Efficience, système de santé, analyse par les frontières stochastiques, provinces, rendement d'échelle.
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 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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».