International comparison of cost of\nillness
Notice bibliographique
Résumé
All Western countries spent every year a lot of money on health care. \nCost of illness (COI) studies describe how health care costs are related\nto epidemiological and demographic variables. This report compares\nCOI-studies for some European and OECD countries as the Netherlands,\nGermany, France, Canada and Australia. It is demonstrated that\nCOI-studies can help to explain international differences in health\nexpenditure. It is also shown that acute care costs for major disease\ngroups are more or less the same in the different countries. Comparisons\nof long term care expenditure were hampered by country specific\ndefinitions and provisions. This report argues that cost of illness\nstudies can be useful: 1) to identify cross-national differences in\nhealth expenditure; 2) to monitor the cost development between\ncountries; 3) to investigate the effect of health care reforms from the\nperspective of disease, age and gender. The availability of appropriate\ndata is a critical condition here. International standardization of\ndata, classifications and methods is important, as well as for\nexpenditure data as with regard to utilization data and the allocation of\ncosts to disease, age and gender. A common approach will result in\nbetter cost of illness figures that serve the national and international\ndebate on health and health expenditure with a deeper understanding of\nthe interrelationships between demand and supply of health\ncare.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».