Comparing public and private hospitals in China: Evidence from Guangdong
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The literature comparing private not-for-profit, for-profit, and government providers mostly relies on empirical evidence from high-income and established market economies. Studies from developing and transitional economies remain scarce, especially regarding patient case-mix and quality of care in public and private hospitals, even though countries such as China have expanded a mixed-ownership approach to service delivery. The purpose of this study is to compare the operations and performance of public and private hospitals in Guangdong Province, China, focusing on differences in patient case-mix and quality of care. METHODS: We analyze survey data collected from 362 government-owned and private hospitals in Guangdong Province in 2005, combining mandatorily reported administrative data with a survey instrument designed for this study. We use univariate and multi-variate regression analyses to compare hospital characteristics and to identify factors associated with simple measures of structural quality and patient outcomes. RESULTS: Compared to private hospitals, government hospitals have a higher average value of total assets, more pieces of expensive medical equipment, more employees, and more physicians (controlling for hospital beds, urban location, insurance network, and university affiliation). Government and for-profit private hospitals do not statistically differ in total staffing, although for-profits have proportionally more support staff and fewer medical professionals. Mortality rates for non-government non-profit and for-profit hospitals do not statistically differ from those of government hospitals of similar size, accreditation level, and patient mix. CONCLUSIONS: In combination with other evidence on health service delivery in China, our results suggest that changes in ownership type alone are unlikely to dramatically improve or harm overall quality. System incentives need to be designed to reward desired hospital performance and protect vulnerable patients, regardless of hospital ownership type.
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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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle