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Enregistrement W7133027925

Research on Competition in the Health Care Industry

2023· dissertation· W7133027925 sur OpenAlexaff
Zixuan Peng

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2023
Typedissertation
Langue
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Systems and Reforms
Établissements canadiensInstitute of Health Services and Policy Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careCompetition (biology)PharmacyQuality (philosophy)Ambulatory careInpatient careOutpatient clinicDrug prices
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although the role of competition in the health care sector has been extensively explored in developed countries, evidence from China is limited. This dissertation comprised three research projects that examined the health consequences of competition in the health care industry in China: 1) to explore the impacts of pharmacy competition on drug expenditures by individuals who purchased drugs for influenza at pharmacies from 2015 to 2019 in Changde city, Hunan province, China; 2) to assess the impacts of hospital competition on the quality of outpatient care for individuals who had outpatient visits at hospitals for influenza from 2015 to 2019 in Changde city, Hunan province, China; and 3) to compare the impacts of hospital competition by hospital-type on the quality of inpatient care for individuals who were admitted for chronic obstructive pulmonary disease at hospitals in the fourth quarter of 2017 and 2019 in Sichuan province, China. This dissertation demonstrated that: 1) pharmacy competition was associated with a decline in annual average influenza-specific drug expenditures by individuals with influenza; 2) hospital competition contributed to an increase in the quality of outpatient care for outpatients with influenza; and 3) the impacts of hospital competition on the quality of inpatient care for those with chronic obstructive pulmonary disease depended on the quality measure used and on hospital-type. These findings jointly have implications for the design of health policies and efforts to both enhance the quality of healthcare services and to control healthcare expenditures.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,109

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,195
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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