Outbound medical tourism from Mongolia: a qualitative examination of proposed domestic health system and policy responses to this trend
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medical tourism is the practice of traveling across international boundaries in order to access medical care. Residents of low-to-middle income countries with strained or inadequate health systems have long traveled to other countries in order to access procedures not available in their home countries and to take advantage of higher quality care elsewhere. In Mongolia, for example, residents are traveling to China, Japan, Thailand, South Korea, and other countries for care. As a result of this practice, there are concerns that travel abroad from Mongolia and other countries risks impoverishing patients and their families. METHODS: In this paper, we present findings from 15 interviews with Mongolian medical tourism stakeholders about the impacts of, causes of, and responses to outbound medical tourism. These findings were developed using a case study methodology that also relied on tours of health care facilities and informal discussions with citizens and other stakeholders during April, 2012. RESULTS: Based on these findings, health policy changes are needed to address the outflow of Mongolian medical tourists. Key areas for reform include increasing funding for the Mongolian health system and enhancing the efficient use of these funds, improving training opportunities and incentives for health workers, altering the local culture of care to be more supportive of patients, and addressing concerns of corruption and favouritism in the health system. CONCLUSIONS: While these findings are specific to the Mongolian health system, other low-to-middle income countries experiencing outbound medical tourism will benefit from consideration of how these findings apply to their own contexts. As medical tourism is increasing in visibility globally, continued research on its impacts and context-specific policy responses are needed.
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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 | 0,030 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».