Making Fair Choices on the Path to Universal Health Coverage: Applying Principles to Difficult Cases
Notice bibliographique
Résumé
Abstract-Progress toward universal health coverage (UHC) requires making difficult trade-offs. In this journal, Dr. Margaret Chan, the World Health Organization (WHO) Director-General, has endorsed the principles for making such decisions put forward by the WHO Consultative Group on Equity and UHC. These principles include maximizing population health, priority for the worse off, and shielding people from health-related financial risks. But how should one apply these principles in particular cases, and how should one adjudicate between them when their demands conflict? This article by some members of the Consultative Group and a diverse group of health policy professionals addresses these questions. It considers three stylized versions of actual policy dilemmas. Each of these cases pertains to one of the three key dimensions of progress toward UHC: which services to cover first, which populations to prioritize for coverage, and how to move from out-of-pocket expenditures to prepayment with pooling of funds. Our cases are simplified to highlight common trade-offs. Though we make specific recommendations, our primary aim is to demonstrate both the form and substance of the reasoning involved in striking a fair balance between competing interests on the road to UHC.
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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 | 0,061 | 0,105 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,038 |
| Communication savante | 0,014 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».