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Enregistrement W2125324057 · doi:10.1186/1472-6963-10-76

Comparing public and private hospitals in China: Evidence from Guangdong

2010· article· en· W2125324057 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Systems and Reforms
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesWorld Bank Group
Mots-clésStaffingHealth administrationGovernment (linguistics)BusinessHealth careCase mix indexChinaMedicineHealth informaticsPublic healthFinanceNursingEconomic growthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

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)0,007
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,981

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,138
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,245 · 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