Quality of inpatient care in public and private hospitals in Sri Lanka
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare the quality of inpatient clinical care in public and private hospitals in Sri Lanka. METHODS: A retrospective, cross-sectional comparison was done of inpatient quality, in a sample of 11 public and 10 private hospitals in three of 25 districts. Data were collected for 55 quality indicators from medical records of 2523 public and 1815 private inpatient admissions. These covered treatment of asthma, acute myocardial infarction (AMI), childbirth and five other conditions, along with outcome indicators, and medicine prescribing indicators. RESULTS: Overall quality scores were better in the public sector than the private sector (77 vs 69%). Performance was similar for management of AMI and childbirth and somewhat better in the private sector for management of asthma. The public sector performed better in those indicators that are not constrained by resources (94 vs 81%), but worse in indicators that are highly resource intensive (10 vs 31%). Quality was comparable in assessment and investigation, but the public sector performed better in treatment and management (70 vs 62%) and drug prescribing (68 vs 60%), and modestly worse in terms of outcomes (92 vs 97%). CONCLUSIONS: For a range of indicators where comparisons were possible, quality of inpatient clinical care in Sri Lanka was comparable to levels reported from upper-middle income Asian countries, and often approaches that in developed countries, although the findings cannot be generalized. Quality in the public sector is better than in the private sector in many areas, despite spending being substantially less. Quality in public hospitals is resource constrained, and needs greater government investment for improvement, but when resource limitations are not critical, the public sector appears able to deliver equal or better quality than the private sector. Overall similarities in quality between the two sectors suggest the importance of physician training and other factors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».