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Record W6980674380

Comparaison de l'efficience des systèmes de santé provinciaux canadiens

2018· other· fr· W6980674380 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2018
Typeother
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicLegal case studies and regulations
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPopulationProduction (economics)Ile de france
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Depuis plusieurs années, les différents gouvernements provinciaux peinent à trouver des solutions face au poids grandissant qu'accaparent les sommes investies en santé. Une pression supplémentaire émerge avec l'accélération du vieillissement de la population et assombrit du même coup les perspectives pour l'avenir. Ce mémoire tente de comparer l'efficience des différents systèmes de santé provinciaux. Par efficience, on entend la capacité des systèmes à produire la quantité maximale d'output permise compte tenu de la quantité d'inputs utilisés. La méthode utilisée pour y parvenir porte le nom d'Analyse des frontières stochastiques et permet le tracé de frontières de production efficientes. La production de services de santé et l'atteinte de niveaux de santé de la population, que nous pouvons percevoir comme étant les produits du système de santé, seront étudiées. Les banques de données de l'Institut canadien d'information sur la santé et de Statistique Canada ont permis d'obtenir des données de qualité sur les ressources utilisées, les services de santé rendus à la population et les indicateurs du niveau de santé atteints par cette même population. Des données sociodémographiques caractérisant les différentes régions sont introduites afin de tenir compte de l'hétérogénéité des provinces. Quelques résultats émergent de notre mémoire. Premièrement, l'étude de l'efficience du système de santé doit être décomposée en deux étapes. Il faut évaluer séparément les productions des services de santé et l'atteinte des niveaux de santé. L'analyse simultanée des deux aspects est perturbée par la relation entre les termes d'erreurs et les variables causales. Deuxièmement, les rendements d'échelle des institutions de santé sont décroissants ce qui implique que la taille des unités de production est trop grande. Cela appelle une réorganisation du système de santé afin de mieux tenir compte des possibilités organisationnelles et technologiques des institutions de santé. Troisièmement, les niveaux d'efficience productive sont comparables entre les provinces et généralement plutôt élevés. On observe que les inefficiences se retrouvent principalement du côté de la transformation des ressources de santé en services de santé plutôt que dans la transformation des services de santé en niveau de santé. D'une certaine façon, cela est heureux, car cet aspect est celui qui est le plus directement sous le contrôle des gouvernements provinciaux. Quatrièmement, on note que ce sont les provinces ayant une importante démographie qui ont les niveaux les plus faibles d'efficience productive. Finalement, étant donné le niveau des dépenses en santé, les inefficiences productives, bien que faibles, occasionnent des pertes monétaires se chiffrant en milliards de dollars. \n______________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Efficience, système de santé, analyse par les frontières stochastiques, provinces, rendement 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 machine prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.995
Threshold uncertainty score0.243

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.011
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0040.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.001

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.

Opus teacher head0.013
GPT teacher head0.239
Teacher spread0.225 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2018
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