Notice bibliographique
Résumé
Medical tourism is a term involving people who travel to a different place to receive treatment for a disease, ailment, or condition, and who are seeking lower cost of care, higher quality of care, better access to care, or different care than they could receive at home. The goal of health care associations is often to raise awareness of medical tourism in the hopes of expanding the industry. The Medical Tourism Association (MTA) is a non-profit trade association. It is made up of international hospitals, healthcare providers, medical travel facilitators, insurance companies, and other affiliates. Factors that have led to the increasing popularity of medical travel include the high cost of health care, long wait times for certain procedures, the ease and affordability of international travel, and improvements in both technology and standards of care in many countries. Medical tourism comes from a variety of locations including Europe, the Middle East, Japan, the United States and Canada. International healthcare accreditation organizations certify a wide range of healthcare programs such as hospitals, primary care centers, medical transport, and ambulatory care services. The cost of surgery in India, Thailand or South Africa can be one-tenth of what it is in the United States or Western Europe, and sometimes even less. There are various categories of treatments get through Indian medical tourism agency and these treatments include Kidney Transplant surgery, Bone marrow transplant surgery, Hip Replacement surgery, Knee Replacement surgery, Ayurveda Treatment and Liver Transplant surgery. The present study analyses the growth of medical tourism in India. The data for the study has been collected through secondary source such as general reports, books, journals and web sites.
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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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».