Beyond Traditional Inefficiency Measures: Quantifying Health System Waste Through a Hierarchical Model of Inherited and Self-Generated Persistent Inefficiency
Notice bibliographique
Résumé
This study develops a hierarchical inefficiency model to quantify how persistent technical inefficiency is generated and transmitted through multi-tiered healthcare systems. Departing from conventional hospital-centric assessments, the model decomposes inefficiency into inherited (propagated from higher governance levels) and self-generated (locally produced) components across three administrative tiers: province, region, and hospital. By leveraging the nested structure of Canadian healthcare governance, the framework captures system-level inefficiencies embedded in institutional design rather than isolated provider-level performance. Applied to panel data from hospitals in Alberta, Nova Scotia, and Ontario, the analysis shows that persistent inefficiency consistently originates at the top of the hierarchy, within provincial governance, where it is highest: 7.25% in Alberta, 7.02% in Nova Scotia, and 6.97% in Ontario. It then compounds as it flows downward, yielding total system inefficiencies of 16.45%, 14.63%, and 14.88%, respectively. These results demonstrate that hospital-level inefficiencies often reflect upstream structural constraints rather than solely local mismanagement. While the decomposition provides a tractable diagnostic of how inefficiency propagates, it also raises a policy dilemma: Should reforms equip hospitals and regions to absorb inherited burdens, or should they target the persistent sources of inefficiency embedded in provincial governance? These findings challenge standard health economics approaches that localise inefficiency at the point of care. By reframing inefficiency as a cascading, structural phenomenon, this study offers a system-aligned perspective for identifying where meaningful reform must begin.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».