Three essays on health economics
Notice bibliographique
Résumé
This thesis investigates two aspects of the Canadian and American health care systems; and evaluates the performance of three approaches to efficiency measurement, which can be used in the health system context. The first chapter investigates the efficiency of the Canadian and American health systems at sub-national levels. We define a multi-output health system framework with five output variables, taking account of both life expectancy and life quality. We use a non-parametric two-stage Data Envelopment Analysis (DEA) approach, which is the most commonly used efficiency estimation approach that can handle multi-output situation without imposing an explicit production function. We conclude that in the Canada-U.S. context, most Canadian provinces' systems are close to fully efficient, that there is a lot of variation among American states in health system efficiency and that some American states locate at the "flat of the curve medicine" area of the health system production function. The second chapter focuses on evaluating the performance of three different efficiency estimation approaches, DEA, Stochastic Frontier Analysis (SFA) and quantile regression. We use generated experimental datasets and Monte Carlo simulation to compare the performance of the three approaches in terms of their ability to accurately estimate efficiency in comparison to true efficiency under a single output Cobb-Douglas production function. It appears that high percentile quantile regression brings us the most reliable estimates on technical efficiency. The SFA is very sensitive to mis-specifications on the technical efficiency distribution and the DEA consistently overestimates the technical efficiency on some units. The third chapter uses quantile regression to analyze the utilization of General Practitioner's services in Canada and the U.S. We apply the Quantile Regression for Count Model (QRCM) to data from the Joint Canada/United States Survey of Health to investigate whether changes in the values of the explanatory variables have different effects on GP utilization at different quantiles of the distribution of the GP visits. We discuss differences and similarities in the factors affecting GP utilization in the two countries, and compare the implications drawn from the QRCM with those from Two-Part Model approach, which is widely used in the health economics literature.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».