Can health care financing policy be emulated? The Singaporean medical savings accounts model and its Shanghai replica
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Each nation's government is searching for a cost-effective health care system. Some nations are developing their health care financing methods through gradual evolution of the existing ones, and others are trying to adopt other nations' successful schemes as their own financing strategies. RESULTS: The Singaporean government seems able to finance its nation's health care with a very low gross domestic product (GDP) input. Since the implementation of the medical savings accounts schemes (MSAs) in 1984, Singaporean government's share of the nation's total health care expenditure dropped from about 50% to 20%. Inspired by Singapore's success, the Chinese government adopted the Singaporean MSAs model as its health care financing schemes for urban areas. Shanghai was the first large urban centre to implement the MSAs in China. Through the study of the Singapore and Shanghai experiences, this article examines whether it is rational to borrow another nation's health care financing model, especially when the two societies have very different socioeconomic characteristics. CONCLUSION: However, the MSAs' success in Singapore did not guarantee its Shanghai success, because health care systems do not work alone. Through study of the MSAs' experiences in Singapore and Shanghai, this paper examines whether it is rational to borrow another nation's health care financing model, especially when the two societies have very different socioeconomic characteristics.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».