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Enregistrement W2118602577

Healthcare-financing reforms in transitional society: a Shanghai experience.

2003· article· en· W2118602577 sur OpenAlexaff
Weizhen Dong

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Systems and Reforms
Établissements canadiensUniversity of TorontoCanadian Institutes of Health Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careGovernment (linguistics)BusinessCost sharingChinaEconomic growthHealth policyHealth care reformPublic economicsEconomicsPolitical scienceMedicineNursing
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the 1950s, China has had a very wide coverage of healthcare service at the local level. In urban areas, the employment-based healthcare-insurance schemes (Government Insurance Scheme and Labour Insurance Scheme) worked hand in hand with the full employment policy of the Government, which guaranteed basic care for almost every urban resident. However, since the economic reforms of the early 1980s, China's healthcare system has met great challenges. Some came from the reform of the labour system, and other challenges came from the introduction of market forces in the healthcare sector. The new policy of the Chinese Government on the Urban Employees' Basic Health Care Insurance is to introduce a cost-sharing plan in urban China. Like other major social policy changes, this new health policy also has a great impact on the lives of the Chinese people. Affordability has been the major concern among urban residents. Shanghai implemented the cost-sharing healthcare policy in the spring of 2001. It may be too early to assess the pros and cons of the new policy, but evidence shows that the employment-based health-insurance scheme excludes those at high risk and in most need. It is argued that the cost-sharing healthcare system will limit access by some people, especially those who are most vulnerable to the consequences of ill health and those in low-income groups, unless the deductibles vary according to income and unless low-income groups are exempt from paying premiums and deductibles.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,601
Score d'incertitude au seuil0,506

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,182 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations15
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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