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Enregistrement W2083485202 · doi:10.3917/risa.721.0011

Les réformes des soins de santé axées sur le marché en Europe centrale et orientale: Leçons après dix ans de changement

2006· article· fr· W2083485202 sur OpenAlexaff
Juraj Nemec, Natalya Kolisnichenko

Notice bibliographique

RevueRevue Internationale des Sciences Administratives · 2006
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Systems and Practices
Établissements canadiensÉcole Nationale d'Administration Publique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Résumé Après 1989, tous les pays d’Europe centrale et orientale (PECO) ont mis en œuvre de vastes réformes des soins de santé. Les changements varient d’un PECO à l’autre, en fonction surtout des conditions particulières présentes au début des processus et pendant ceux-ci. Il existe cependant certains points communs – essentiellement l’introduction de plusieurs instruments axés sur le marché, comme le remplacement des modèles généraux basés sur la taxation par la mise en place de systèmes de financement de l’assurance maladie, la privatisation et l’instauration des paiements privés et des tickets modérateurs. On attendait beaucoup de ces changements. Cependant, de récents éléments indiquent que la « marchéisation » des soins de santé n’a pas su répondre à un grand nombre d’attentes. Ces échecs confirment le fait que les processus de transformation dans les PECO ne peuvent pas reposer uniquement sur une simple transposition des bonnes pratiques occidentales. L’application réussie de nouvelles approches est subordonnée à une combinaison efficace d’expertise occidentale et locale ainsi qu’au respect de l’environnement local particulier. L’on doit pouvoir prédire (dans la mesure du possible) l’impact des nouveaux mécanismes dans des conditions transitoires particulières. L’incapacité à faire cela a coûté très chers aux citoyens de la région.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,448
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,282
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,197 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
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