Public Hospital Facilities Development Using Build-Operate-Transfer Approach: Policy Consideration for Developing Countries
Notice bibliographique
Résumé
Background: Advantages and limitations of build-operate-transfer (BOT) contracts in various forms of public-private partnership (PPP) arrangements have not been studied. Objectives: This study is the first of its kind to determine the framework, advantages, and limitations of BOT contracts for health care projects in selected countries. Methods: A comparative design was employed to identify factors affecting the development of medical facilities through the adoption of PPPs and the implementation of BOT contracts. England, Spain, Australia, Turkey, and Canada were selected, and data were gathered through well-known databases for the relevant studies. Electronic databases were searched using the keyword terms, “build-operate-transfer,” “public-private partnerships,” “health sector/health system,” “health care facilities,” “Spain,” “Canada,” “England or United Kingdom,” “Turkey,” and “Australia.” Results: The findings revealed that while there was insufficient information transparency for adoption of the BOT contract model in developing medical facilities and building new hospitals, some similarities were observed in its adoption in public fields. Adoption of the BOT contract model has been proven feasible in the selected countries for the health sector, in particular, for the development of new hospitals. These contracts are usually long-term in nature to provide the private sector with the chance to appropriately exploit the field. Different countries utilize this model to meet public regional and long-term health care needs, where the goal is not just a matter of seeking the private sector’s contribution. Conclusions: This study suggests that more information transparency is required for these types of contracts. Factors such as the term of the contract, the maintenance of the facilities built and their post-completion ownership status, facilities and credits offered to the private sector during the construction and operation phases, and the provision of financial and non-financial incentives to the private sector require deeper examination and should also be adjusted to the local contexts of the developing country.
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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 | 0,036 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».