Mesure de l'efficience des centres hospitaliers québécois avec processus d'investissement
Bibliographic record
Abstract
Le poids grandissant des dépenses en santé par rapport au PIB et par rapport aux revenus de l'État constitue depuis plusieurs années une grande source de préoccupation pour les gouvernements québécois qui se sont succédés. La pression qu'exerce la mission Santé et Services sociaux sur les autres missions de l'État explique l'intérêt porté sur les mesures d'efficience des centres hospitaliers québécois. Dans ce mémoire, nous utilisons le modèle DEA avec inputs quasi-fixes en présence de coûts d'ajustement développé dans Ouellette et al. (2010) pour mesurer l'efficience budgétaire des centres hospitaliers québécois entre 1981 et 2009. Le principal intérêt de ce mémoire est de tenir compte de la perte d'activité des ressources due au processus d'investissement. On trouve que les hôpitaux obtiennent des ratios d'efficiences globale, technique et allocative plus élevées comparativement aux études antérieures qui ne tenaient pas compte des coûts d'ajustements. Nos résultats montrent également qu'il y a une relation positive entre l'efficience budgétaire des hôpitaux et la quantité d'investissement fait dans le but d'accroître la production et le rendement des hôpitaux. \n______________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Efficience allocative, efficience technique, efficience globale, DEA, data envelopment analysis, investissement, rendements d'échelle.
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 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 | 0.003 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.003 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".