Access to health care in South Africa--the influence of race and class.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The first democratic government elected in South Africa in 1994 inherited huge inequities in health status and health provision across all sections of the population. This study set out to assess the impact of the new government's commitment to address these inequities and implement policies to improve population health in general and address inequalities in health care in particular. DESIGN: A 1998 household survey assessed many aspects of health delivery, including their own perceived and actual access to health care among different segments of South African society. RESULTS: Race was the main predictor of perceived changes in access to health care, with black, coloured-and Indian respondents significantly more likely to feel that access had improved since 1994, compared with white respondents. Socio-economic status (SES) was the main predictor of actual access to health care, with low and middle SES classes significantly less likely to access care when ill. CONCLUSIONS: One-third of respondents perceived health care access to have improved between 1994 and 1998, and this response was partially determined along racial lines. About one-quarter reported an inability to access health care when they required it, and this response was partially determined along socio-economic lines. This set of contrasting responses suggests that at a political level perceptions are largely influenced by race, but at the operational level actual access is influenced by SES.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».