An inter-country comparison of unofficial payments: results of a health sector social audit in the Baltic States
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cross-country comparisons of unofficial payments in the health sector are sparse. In 2002 we conducted a social audit of the health sector of the three Baltic States. METHODS: Some 10,320 household interviews from a stratified, last-stage-random, sample of 30 clusters per country, together with institutional reviews, produced preliminary results. Separate focus groups of service users, nurses and doctors interpreted these findings. Stakeholder workshops in each country discussed the survey and focus group results. RESULTS: Nearly one half of the respondents did not consider unofficial payments to health workers to be corruption, yet one half (Estonia 43%, Latvia 45%, Lithuania 64%) thought the level of corruption in government health services was high. Very few (Estonia 1%, Latvia 3%, Lithuania 8%) admitted to making unofficial payments in their last contact with the services. Around 14% of household members across the three countries gave gifts in their last contact with government services. CONCLUSION: This social audit allowed comparison of perceptions, attitudes and experience regarding unofficial payments in the health services of the three Baltic States. Estonia showed least corruption. Latvia was in the middle. Lithuania evidenced the most unofficial payments, the greatest mistrust towards the system. These findings can serve as a baseline for interventions, and to compare each country's approach to health service reform in relation to unofficial payments.
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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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».