A comparative study of primary health care management in selected countries and designing a model for Iran
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND: In this research Primary Health Care systems were reviewed and the nurses' roles were determined and then a model was designed for health networks in Iran. METHODS: This was a triangulation research done in comparative method. In first step, PHC systems reviewed in different countries such as UK, Australia, Canada, Sweden and Turkey selected in purposive sampling. In second step, the process of management of PHC services in selected countries were determined from accessibility, providers and referral system, and then compared to PHC system in Iran. Afterward a primary model was designed. In third step, the model was validated using experts judgment (n = 30) and the results analyzed by descriptive statistics and final model was designed. RESULTS: In all of the studied countries, PHC services were delivered by health team including family physicians, nurses, midwives, and health technicians in systematic network including local health centers, family physicians offices and nursing clinics. Family physicians and nurses had a basic role in delivery of services. Also other health practitioners such as psychiatrists were practiced with health team. PHC services in most cases on the bases of people's need and health information were transmitted between the providers by health files. The effective referral system exists between health services. CONCLUSION: The model of PHC delivery was on the bases of health team with systematic network of the local health centers and provides accessibility, quality and comprehensively of services. We suggest to employee educated nurses in health centers to provide more health services. KEY WORDS: Primary health care, Management, Health care service providing system, Iran.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».