Inpatient care in Kazakhstan: A comparative analysis.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Reforms in inpatient care are critical for the enhancement of the efficiency of health systems. It still remains the main costly sector of the health system, accounting for more than 60% of all expenditures. Inappropriate and ineffective use of the hospital infrastructure is also a big issue. We aimed to analyze statistical data on health indices and dynamics of the hospital stock in Kazakhstan in comparison with those of developed countries. MATERIALS AND METHODS: Study design is comparative quantitative analysis of inpatient care indicators. We used information and analytical methods, content analysis, mathematical treatment, and comparative analysis of statistical data on health system and dynamics of hospital stock in Kazakhstan and some other countries of the world [Organization for Economic Cooperation and Development (OECD), USA, Canada, Russia, China, Japan, and Korea] over the period 2001-2011. RESULTS: Despite substantial and continuous reductions over the past 10 years, hospitalization rates in Kazakhstan still remain high compared to some developed countries, including those of the OECD. In fact, the hospital stay length for all patients in Kazakhstan in 2011 is around 9.9 days, hospitalization ratio per 100 people is 16.3, and hospital beds capacity is 100 per 10,000 inhabitants. CONCLUSION: The decreased level of beds may adversely affect both medical organization and health system operations. Alternatives to the existing inpatient care are now being explored. The introduction of the unified national healthcare system allows shifting the primary focus on primary care organizations, which can decrease the demand on inpatient care as a result of improving the health status of people at the primary care level.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».