Providers’ perspectives on inbound medical tourism in Central America and the Caribbean: factors driving and inhibiting sector development and their health equity implications
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many governments and health care providers worldwide are enthusiastic to develop medical tourism as a service export. Despite the popularity of this policy uptake, there is relatively little known about the specific local factors prospectively motivating and informing development of this sector. OBJECTIVE: To identify common social, economic, and health system factors shaping the development of medical tourism in three Central American and Caribbean countries and their health equity implications. DESIGN: In-depth, semi-structured interviews were conducted in Mexico, Guatemala, and Barbados with 150 health system stakeholders. Participants were recruited from private and public sectors working in various fields: trade and economic development, health services delivery, training and administration, and civil society. Transcribed interviews were coded using qualitative data management software, and thematic analysis was used to identify cross-cutting issues regarding the drivers and inhibitors of medical tourism development. RESULTS: Four common drivers of medical tourism development were identified: 1) unused capacity in existing private hospitals, 2) international portability of health insurance, vis-a-vis international hospital accreditation, 3) internationally trained physicians as both marketable assets and industry entrepreneurs, and 4) promotion of medical tourism by public export development corporations. Three common inhibitors for the development of the sector were also identified: 1) the high expense of market entry, 2) poor sector-wide planning, and 3) structural socio-economic issues such as insecurity or relatively high business costs and financial risks. CONCLUSION: There are shared factors shaping the development of medical tourism in Central America and the Caribbean that help explain why it is being pursued by many hospitals and governments in the region. Development of the sector is primarily being driven by public investment promotion agencies and the private health sector seeking economic benefits with limited consideration and planning for the health equity concerns medical tourism raises.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».