Comparing the performance of the public, social security and private health subsystems in Argentina by core dimensions of primary health care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Most Latin American health systems are comprised of public (PubS), social security (SSS) and private (PrS) subsystems. These subsystems coexist, causing health care fragmentation and population segmentation. OBJECTIVE: To estimate the extent of subsystem cross-coverage in a geographically bounded population (Rosario city) and to compare the subsystems' performance on primary health care (PHC) dimensions. METHODS: Through a cross-sectional, interviewer-administered survey to a representative sample (n = 822) of the Rosario population, we measured the percentage of cross-coverage (people with usual source of care in one subsystem but also covered by another subsystem) and the health services' performance by core PHC dimensions, as reported by each subsystem's usual users. We compared the subsystems' performance using chi-square analysis and one-way analysis of variance testing. We analyzed whether the observed differences were coherent with the predominant institutional and organizational features of each subsystem. RESULTS: Overall, 39.3% of the population was affiliated with the PubS, 44.8% with the SSS and 15.9% with the PrS. Cross-coverage was reported by 40.6% of respondents. The performance of the PubS was weak on accessibility but strong on person-and-community-oriented care, the opposite of the PrS. The SSS combined the strengths of the other two subsystems. CONCLUSION: Rosario's health system has a high percentage of cross-coverage, contributing to issues of fragmentation, segmentation, financial inequity and inefficiency. The overall performance of the SSS was better than that of the PrS and PubS, though each subsystem had a particular performance pattern with areas of strength and weakness that were consistent with their institutional and organizational profiles.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».