The impact of national health insurance on the notification of tuberculosis in Taiwan.
Notice bibliographique
Résumé
SETTING: General notification of tuberculosis in Taiwan. OBJECTIVES: To ensure the completeness of notification of tuberculosis (TB) in Taiwan, the Bureau of National Health Insurance (NHI) introduced two policies in 1997: 1) the no-notification-no-reimbursement (NNNR) policy, and 2) the notification-fee (NF) policy. The goals of this study were to investigate the impact of the NNNR and NF policies on notification of TB. DESIGN: Review of all cases notified to the National TB Register from 1995 to 1999 to determine calendar trend, type of case and source of notification. RESULTS: There were 11,453 and 13,612 reported cases in 1995 and 1996, respectively. Following the implementation of the NHI policies, there was a 47% increase in 1997, with 20 021 reported cases. Quarterly reporting of cases reached a historic peak in the third quarter of 1997. The increase in reported cases was mainly from general hospitals/clinics. Since 1998, the number of reported cases has declined steadily, at a rate of 7% and 3% in 1998 and 1999, respectively. CONCLUSIONS: The NNNR and NF policies had a significant impact on notification of TB in Taiwan. These policies substantially improved completeness of reporting, an observation with implications for surveillance of other reported diseases.
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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 | 0,007 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».