Provincial healthcare expenditures and household spending: Impact on life expectancy trends in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Life expectancy reflects a multitude of factors and mirrors the cultural, social, economic, and health conditions prevalent in a society. Calculated at birth, life expectancy is the average number of years an individual anticipates living. The focus of this inquiry is to understand the distinctive contributions of public healthcare expenditures and household healthcare costs in individual Canadian provinces and their implications for life expectancy trend. A random effects regression approach to panel data model, which assumes individual differences are random and not correlated with the independent variables, was applied to analyze the relationship between independent variables, public healthcare expenditure, household healthcare spending, , education levels on life expectancy as dependent variable. Data were collected for nine Canadian provinces, grouped according to life expectancy, public healthcare expenditure, household healthcare spending, , and education levels, over 16 years (2007-2022). Results show a positive correlation between household healthcare spending, , and education levels with life expectancy, while there is a negative correlation between public healthcare expenditure and life expectancy. The findings of this study suggest the need for efficient allocation of public health funds, support for household healthcare expenditures, economic growth, and investment in education to improve health outcomes. Policymakers may consider these findings to formulate comprehensive strategies that address the diverse determinants of health and enhance the overall well-being of Canadians. Keywords: life expectancy, public healthcare expenditure, household healthcare spending
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».