Do We Really Need Health Economics in Psychiatry? Why Do We Need Health Economics in Psychiatry?!!
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Begrenztheit der Ressourcen hat schon immer das Handeln in der Medizin beeinflusst, auch wenn in einer historisch besonderen Epoche, die zudem auch erst jüngst vergangen ist (in der boomenden Nachkriegszeit), dies kurzzeitig in einem kleinen Teil der Welt (den etablierten Marktwirtschaften) nicht offensichtlich war und daher manchmal vergessen wurde. Die demographische Entwicklung einerseits wie der technologische Fortschritt in der Medizin andererseits haben für einen grundlegenden Wandel gesorgt: 1950 betrug der so genannte Altenquotient (= Verhältnis von 20 - 59-Jährigen im Erwerbsalter zu den 60 und Mehrjährigen) in der Bundesrepublik 100 : 27, 50 Jahre später waren es bereits 100 : 40; für 2050 ist je nach Zuwanderungsprognose mit 100 : 75 bis 100 : 80 zu rechnen [1]. Damit einhergehend stiegen die Gesamtkosten, die bevölkerungsbezogen für die medizinische Versorgung auszugeben waren. Gleichzeitig kam es zu einer deutlichen Vermehrung medizinischen Wissens, basierend auf der Fortentwicklung diagnostischer und therapeutischer Technologien. Rationalisierungsgewinne in der ökonomischen Bilanz des Versorgungssystems traten im Unterschied zu anderen Dienstleistungszweigen in der Medizin vor allem deswegen nicht ein, weil nicht ein- und dieselbe Leistung durch wissenschaftlich-technischen Fortschritt optimiert wurde, sondern zusätzliche Leistungsangebote geschaffen wurden ("Fortschrittsfalle" der Medizin, vgl. [2]). Fazit: Es wird absolut und relativ mehr Geld für Gesundheit ausgegeben [3].
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.012 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.006 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.005 | 0.014 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it