Rationalising Waiting Lists in Health Care Delivery: an international comparison
Notice bibliographique
Résumé
Rationalizing waiting times in health caRe deliveRy: an inteRnational compaRison 1. introduction waiting lists are one of the major problems in publicly funded system, engendering discomfort and dissatisfaction.in absence of price, however, waiting lists are 'necessary' because they act as a rationing tool to balance supply-side and demand-side, thus achieving allocative efficiency.public funding, however, aims at ensuring equity also, that is at guaranteeing access based on need and not on purchasing power.if waits are too long, people who can pay will address private healthcare, while this is not possible for the poorest ones, even if their need is equally urgent. in this case, the rationing tool would be again the price, exactly what public intervention intended to avoid.the paper tries to outline how efficiency can be achieved together with equity also in current practice, with reference to a particular high demand health care service, elective (non-urgent) surgery.waiting times for elective surgery are a main health concern in approximately half of the oecd countries (siciliani and hurst, 2005).at first glance, it seems that facing waiting list problems is not too difficult as it would be sufficient only to increase the supply for health care delivery.as this may be difficult due to budget restriction, waiting lists are seen mainly as a symptom of insufficient capacity. the model presented demonstrates that paradoxically increasing capacity would not be the solution, because in brief the demand increases again more than supply does and waiting times attain levels similar to those before the capacity increased.Following the experience put forward in some countries, in particular canada, australia, new zealand and recently also italy, the most appropriate policy seems, instead, to be on the demand-side, through prioritization of needs.priority settings, however, is not easy to implement in the practice: in section 3 two different approaches are compared (tanfani and testi, 2004), whereas in section 4 a successful experience in
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 ».