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Enregistrement W2166653213 · doi:10.1142/s0217590808002823

COST CONTAINMENT AND ACCESS TO CARE: THE SHANGHAI HEALTH CARE FINANCING MODEL

2008· article· en· W2166653213 sur OpenAlexaff
Weizhen Dong

Notice bibliographique

RevueThe Singapore Economic Review · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Systems and Reforms
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth carePrepayment of loanBusinessGovernment (linguistics)ChinaEconomic growthFinancePublic economicsEconomicsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The medical savings account (MSA) model of health care financing is viewed as a health care cost containment strategy. Yet, health care expenditure in Shanghai has increased sharply since the adoption of the MSA system. This paper looks into the health care reforms in Shanghai, especially since the introduction of the MSA scheme. From the Labor Insurance Scheme and Government Insurance Scheme to the Medical Savings Account scheme, ordinary Shanghai residents have not benefited from the most recent health care reforms. They have found medical care much less affordable. Disparity in access to health care access has become more evident than ever. Meanwhile, health care cost has increased sharply. China has benefited from an emphasis on prevention and primary care, but the government's recent policies give a high priority to catastrophic disease. This is not a cost-effective approach. Shanghai's health care system needs to break socioeconomic class boundaries if it is to construct a harmonious society. Shanghai's decision makers and various stakeholders have the resources and wisdom to face the challenge.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,869
Score d'incertitude au seuil0,621

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,202 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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