The Medicine That Might Kill the Patient: Structural Adjustment and Its Impacts on Health Care in Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
Over the past decade, reforms of the health sector have evolved as a global phenomenon. There is, by now, a fair literature on the relationship between globalization and health. Within this literature, however, there is relatively little attention given to the Structural Adjustment Program (SAP), one aspect of globalization, and its impact on health. It can be observed that the SAP has had a dramatic impact on the status of education, health, the environment, and women and children in many developing countries. The restructuring of the health sector has led to the collapse of preventive and curative care due to the lack of medical equipment, supplies, poor working conditions, low pay of medical personnel, and the resulting low morale in Ghana, Philippines, and Zimbabwe. User fees in primary health care have led to the exclusion of a large section of the population from accessing health services as they are unable to pay. This article discusses the health specific impact of the SAP and the economic reforms initiated under it in Bangladesh. In particular, it will analyze how these policies affect the health care delivery system in Bangladesh in relation to geographic accessibility, affordability, quality of services, administrative efficiency, the rural urban service gap, public provision of health care, and donor influence on health policy.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».