Equity in Health Financing: Review of Health Care financing in Four organizations for economic cooperation development (OECD) countries, Canada, The republic of Korea, Mexico and the United Kingdom
Notice bibliographique
Résumé
Background: The World Health Assembly Resolution in 2005 urges Member States to introduce and/or strengthen universal coverage policy in order to offer financial risk protection (FRP) to households in order to avoid catastrophic health expenditures and impoverishment from seeking care. The other goal of universal coverage is to ensure equitable access to healthcare based on relative need, irrespective of ability to make health care payments, social status or geographical location. The two prepaid financing mechanisms that guarantee universal coverage are social health insurance and general tax revenue. Aim: To undertake a comparative analysis of selected OECD countries with universal coverage to derive lessons that could inform the development of universal coverage policy in low-to-middle income (LMICs) countries. Methods: Empirical evidence from the OECD was sourced through an extensive review of published literature from print and electronic sources. Selection sought to include a range of countries in different continents and health systems with a long history as universal systems. Most universal systems are in OECD countries. OECD countries were selected because of availability of quality and credible data. The data for the analysis is drawn from the OECD Health Data 2008 dataset. Kutzin's conceptual framework is the analytical tool for the critical analysis of evidence, including OECD data, to evaluate the functionality of each health system based on the concepts of equity, sustainability, efficiency and feasibility. Results: Findings from the analysis show that publicly funded (primarily tax-funded) systems have lower out-of-pocket expenditures and offer greater financial risk protection. Systems with a single risk pool and a single payer tend to be more administratively efficient than multiple pools and payers. Allocating health resources based on a needs-based allocation formula is more equitable than historical budgeting. Capitation provider payment promotes greater efficiency than fee-for-service. A purchaser-provider split can improve efficiency.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».