Health Care Quality Improvement in Mexico: Challenges, Opportunities, and Progress
Notice bibliographique
Résumé
The health care quality improvement effort is international: all nations seek to apply new knowledge and new technology for the health of their populations. However, the environment within which this effort takes place differs remarkably. In Mexico, for example, total expenditure on health care is only 5.6% of the gross national product—compared with about 15% in the USA, 11% or 12% in Canada, and an average of 6.1% in the Latin American countries. Further, 52% of Mexican health care expenditures are out of pocket in a country where poverty is prevalent and many people postpone care. Structurally, the health care system in Mexico is public and private. Mexico has 4000 hospitals. The 1000 public hospitals have 75% of the beds; 90% of the 3000 private hospitals have ≤20 beds, often as few as ≤5 beds. In fact, some “private hospitals” can hardly be considered hospitals at all, since they have no laboratories, radiography equipment, or even nurses. The system also includes 20,000 primary care facilities. As soon as President Vicente Fox began his administration in December 2000, government leaders began working on a national strategy for improving health care. In this article, I discuss the health care challenges, the objectives of this particular strategy, and the progress made to date.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».