Health Equity as a Challenging Goal for Policymakers: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
<p>The ultimate goal of every health system is to maintain and promote community health by ensuring the equitable utilization of health services. In recent years, many countries have undergone health sector reform to improve health equity, but most continue to face challenges ahead. This study reviewed the effects of health system reform on reducing health inequity with a focus on the social determinants of health since 2000. This systematic review included an evidence search within the PubMed/Medline, Google Scholar, and Scopus medical research databases. Out of 1,559 published articles between 2000 and 2014, 29 who met the inclusion and exclusion criteria were chosen. Most countries studied considered financial intervention, such as increasing governmental health expenditure and insurance coverage, to establish universal health coverage. Primary care has been neglected in many reform plans as most countries focused on inpatient or outpatient care. None of the reforms have been entirely successful and health inequity remains among different socioeconomic groups. The articles highlighted the significance of socioeconomic and political determinants on the success rate of reforms within the study context. Moreover, strengthening primary health care, implementing stepwise reform, establishing a robust monitoring system and considering quality along with quantitative coverage is necessary to reduce health inequity.<strong></strong></p>
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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 | 0,026 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».