Learning from health care in other countries: the prospect of comparative research
Notice bibliographique
Résumé
It is widely accepted that policy-makers (in Nepal and elsewhere) can learn valuable lessons from the way other countries run their health and social services. We highlight some of the specific contributions the discipline of sociology can make to cross-national comparative research in the public health field. Sociologists call attention to often unnoticed social and cultural factors that influence the way national reproductive health care systems are created and operated. In this paper we address questions such as: ‘Why do these health services appear to be operating successfully in one country, but not another?’; ‘What is it in one country that makes a particular public health intervention successful and how is the cultural context different in a neighbouring country?’ The key examples in this paper focus on maternity care and sex education in the Netherlands and the UK, as examples to highlight the power of cross-national research. Our key messages are: a) Cross-national comparative research can help us to understand the design and running of health services in one country, say Nepal, by learning from a comparison with other countries, for example Sri Lanka or India. b) Cultural factors unique to a country affect the way that reproductive health care systems operate. c) Therefore,we need to understand why and how services work in a certain cultural context before we start trying to implement them in another cultural context.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».