The Structure and Effectiveness of Health Systems: Exploring the Impact of System Integration in Rural China
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Facing the challenges of aging populations, increasing chronic diseases prevalence and health system fragmentation, there have been several pilots of integrated health systems in China. But little is known about their structure, mechanism and effectiveness. The aim of this paper is to analyze health system integration and develop recommendations for achieving integration. METHOD: Huangzhong and Hualong counties in Qinghai province were studied as study sites, with only Huangzhong having implemented health system integration. Questionnaires, interviews, and health insurance records were sources of data. Social network analysis was employed to analyze integration, through structure measurement and effectiveness evaluation. RESULTS: Health system integration in Huangzhong is higher than in Hualong, so is system effectiveness. The patient referral network in Hualong has more "leapfrog" referrals. The information sharing networks in both counties are larger than the other types of networks. The average distance in the joint training network of Huangzhong is less than in Hualong. Meanwhile, there are deficiencies common to both systems. CONCLUSION: Both county health systems have strengths and limitations regarding system integration. The use of medical consortia in Huangzhong has contributed to system effectiveness. Future research might consider alternative more context specific models of health system integration.
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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) | 0,000 | 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 ».