(Re)examining the Canadian Health Care System through an Equity Lens
Bibliographic record
Abstract
Puisque 2024 marque autant le 50e anniversaire d’ Analyse de politiques que le 40e anniversaire de l'une des lois les plus marquantes du Canada, la Loi canadienne sur la santé, le moment est opportun pour faire le bilan de l'héritage légué par cette dernière dans le système de santé canadien actuel, en ce qui concerne l’équité. Après un examen des concepts d’équité verticale et horizontale, nous montrons que, même si la Loi canadienne sur la santé a, en pratique, fait en sorte qu'il n'y a pas de frais à payer pour des services médicaux et hospitaliers médicalement nécessaires, des données probantes montrent la présence continue d'un impact des revenus sur la mortalité. Nous passons aussi en revue les éléments de preuve de l'impact du revenu sur les montants déboursés par les personnes en ce qui concerne les frais médicaux non couverts par le système de santé publique. Dans chaque cas, nous suggérons que les questions intersectionnelles touchant les facteurs reliés au revenu (ruralité, genre, âge et race) pourraient être importantes. Même si l'article ne prétend pas être une évaluation systématique, mais constitue plutôt un survol évocateur de l’équité dans le système de santé canadien qui pourrait motiver les programmes de recherche à l'avenir, nous proposons de nouvelles façons d'enquêter et de réfléchir. Il s'agirait notamment d'intégrer des principes d’équité dans les processus liés aux politiques, d’élargir la notion d'accessibilité au-delà des obstacles découlant du revenu et d'améliorer la gamme de services couverts en renforçant les principes de justice et d'universalité. Note des rédacteurs : Le premier volume de Canadian Public Policy/Analyse de politiques a été publié en 1975. À l’occasion du cinquantième volume, les auteurs ont accepté de rédiger un article pour ce numéro spécial.
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 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.011 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.000 |
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".