La flexibilité du processus de production des hôpitaux québécois : une approche basée sur la fonction de production
Bibliographic record
Abstract
La médecine et les soins de santé ont évolué rapidement. La progression en matière d'hygiène, de connaissance scientifique, de méthodes opératoires et la technologie ont toutes connu des découvertes majeures. En fait, le gouvernement québécois attribue près de la moitié des dépenses budgétaires au système de soins de santé. Certaines perspectives disent même que ces dépenses s'élèveront au-delà de 60%. Étant conscient de l'ampleur de la problématique, le gouvernement québécois est à la recherche de moyens afin de réduire les coûts dans les établissements de santé. Cette étude propose une méthode qui évalue l'efficience des hôpitaux québécois en termes de production d'outputs. Ce travail de recherche se concentre sur l'évaluation de la flexibilité des hôpitaux québécois sur la période de 1981-2009. Par flexibilité, on entend la capacité des hôpitaux à s'adapter aux modifications de la demande. Il s'inscrit dans la foulée des travaux de Crémieux et al. (2005), Renner et al. (2014 et 2015). Cette analyse tire avantage de l'utilisation d'une base de données médicale compilée par la Régie de l'assurance maladie du Québec (RAMQ) et du Ministère de la Santé et des services sociaux du Québec. Cette base de données regroupe près de trente ans d'information sur tous les établissements de santé. En utilisant le modèle de frontière stochastique, les principaux résultats de l'étude suggèrent que les hôpitaux sont trop petits pour exploiter les rendements d'échelle et que les hôpitaux universitaires sont moins flexibles que les non universitaires. \n______________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : système de soins de santé, flexibilité, efficience, Québec
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".