International comparison of cost of illness
Bibliographic record
Abstract
Steeds meer landen binnen en buiten Europa publiceren studies op het gebied van kosten van ziekten, de zogenaamde KVZ-studies. Daarmee ontstaat ook behoefte aan een internationale vergelijking van deze studies. Dit rapport geeft een globale vergelijking van de kostenramingen van tien landen en daarnaast een meer gedetailleerde vergelijking voor Australie, Canada, Duitsland, Frankrijk en Nederland. Het rapport laat zien dat de grote patronen in kosten van ziekten voor de meeste landen gelijk zijn. Tegelijkertijd blijken er aanzienlijke verschillen te bestaan die vooral samenhangen met wat er wel en niet onder gezondheidszorg wordt verstaan. Deze verschillen doen zich vooral voor op het terrein van de langdurige zorg. Het rapport laat zien dat bij een zorgvuldige selectie van sectoren en diagnosegroepen KVZ-studies een goed instrument zijn om: 1) internationale verschillen in zorgkosten nader te identificeren ten behoeve van meer gedetailleerde vergelijkingen; 2) de kostenontwikkeling van landen ten opzichte van elkaar te monitoren; 3) het effect van stelselwijzigingen op de sectorale en totale zorgkosten te bekijken vanuit ziekte en leeftijd en dat te vergelijken met landen waar die wijzigingen niet zijn doorgevoerd. Een algemene voorwaarde hiervoor is de beschikbaarheid van een adequate gegevensinfrastructuur. Dit geldt zowel voor de hoogte van de zorgkosten - per actor en in de aansluiting op het System of Health Accounts - als de gegevens over het zorggebruik die nodig zijn om de kosten toe te wijzen aan ziekten en demografische kenmerken. Uniforme, internationale definities en een standaard methodologie voor de kostentoewijzing kunnen hierbij de vergelijkbaarheid van KVZ-studies aanzienlijk bevorderen.
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.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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 itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".