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Enregistrement W2029572900 · doi:10.5539/gjhs.v7n2p94

Components of Equity-Oriented Health Care System: Perspective of Iranian Nurses

2014· article· en· W2029572900 sur OpenAlexvenueno aff
Zahra Rooddehghan, Alireza Nikbakht Nasrabadi, Z Parsa Yekta

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTehran University of Medical Sciences and Health Services
Mots-clésEquity (law)Health careThematic analysisHealth equityCommitNursingQualitative researchBusinessMedicinePublic relationsSociologyPublic healthPolitical scienceEconomic growthEconomicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Equity in health is one of key objectives in health care systems world wide. This study aimed to explain the perspective of Iranian nurses about equity in the health care system. A qualitative exploratory design with thematic analysis approach was used to collect and analyze data. Using a purposeful sampling helped the researchers to recruit 16 eligible participants. Data were collected via in-depth semi-structured interviews. Five main categories were extracted through data analysis process including (1) inequity against the nurse, (2) the recommended patient, (3) no claim for equity-oriented care in health system, (4) physicians' dominancy system; and (5) the need to define criteria to measure equity-oriented care. All health care systems around the world struggle to establish equity-oriented care. In perspective of Iranian nurses, the reform of structures in the health system is possible through providing the context of equitable care for caregivers and care recipients. Health system should commit the flow of equity at all of its levels. It should utilize policies to claim equity and consider the interests of all beneficiaries. Furthermore, certain criteria should be defined for equity-oriented care in the health care system, and also provides the possibility to measure and monitor it.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,007
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,477
Écart entre enseignants0,422 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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