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Enregistrement W2529525825 · doi:10.1186/s12913-016-1797-4

Achieving universal health coverage in South Africa through a district health system approach: conflicting ideologies of health care provision

2016· review· en· W2529525825 sur OpenAlexaff
Adam Fusheini, John Eyles

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2016
Typereview
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Systems and Reforms
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Research Foundation
Mots-clésMedicineHealth policyHealth careHealth equitySocial determinants of healthPublic healthHealth informaticsEconomic growthInternational healthEnvironmental healthNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Universal Health Coverage (UHC) has emerged as a major goal for health care delivery in the post-2015 development agenda. It is viewed as a solution to health care needs in low and middle countries with growing enthusiasm at both national and global levels. Throughout the world, however, the paths of countries to UHC have differed. South Africa is currently reforming its health system with UHC through developing a national health insurance (NHI) program. This will be practically achieved through a decentralized approach, the district health system, the main vehicle for delivering services since democracy. METHODS: We utilize a review of relevant documents, conducted between September 2014 and December 2015 of district health systems (DHS) and UHC and their ideological underpinnings, to explore the opportunities and challenges, of the district health system in achieving UHC in South Africa. RESULTS: Review of data from the NHI pilot districts suggests that as South Africa embarks on reforms toward UHC, there is a need for a minimal universal coverage and emphasis on district particularity and positive discrimination so as to bridge health inequities. The disparities across districts in relation to health profiles/demographics, health delivery performance, management of health institutions or district management capacity, income levels/socio-economic status and social determinants of health, compliance with quality standards and above all the burden of disease can only be minimised through positive discrimination by paying more attention to underserved and disadavantaged communities. CONCLUSIONS: We conclude that in South Africa the DHS is pivotal to health reform and UHC may be best achieved through minimal universal coverage with positive discrimination to ensure disparities across districts in relation to disease burden, human resources, financing and investment, administration and management capacity, service readiness and availability and the health access inequalities are consciously implicated. Yet ideological and practical issues make its achievement problematic.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0090,005
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,195
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations111
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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