Reflections on ‘medical tourism’ from the 2016 Global Healthcare Policy and Management Forum
Notice bibliographique
Résumé
In October 2016, the Global Healthcare Policy and Management Forum was held at Yonsei University, Seoul, South Korea. The goal of the forum was to discuss the role of the state in regulating and supporting the development of medical tourism. Forum attendees came from 10 countries. In this short report article, we identify key lessons from the forum that can inform the direction of future scholarly engagement with medical tourism. In so doing, we reference on-going scholarly debates about this global health services practice that have appeared in multiple venues, including this very journal. Key questions for future research emerging from the forum include: who should be meaningfully involved in identifying and defining categories of those travelling across borders for health services and what risks exist if certain voices are underrepresented in such a process; who does and does not 'count' as a medical tourist and what are the implications of such quantitative assessments; why have researchers not been able to address pressing knowledge gaps regarding the health equity impacts of medical tourism; and how do national-level polices and initiatives shape the ways in which medical tourism is unfolding in specific local centres and clinics? This short report as an important time capsule that summarises the current state of medical tourism research knowledge as articulated by the thought leaders in attendance at the forum while also pushing for research growth.
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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 | 0,057 | 0,055 |
| 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 | 0,030 | 0,025 |
| Communication savante | 0,026 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,026 |
| Intégrité de la recherche | 0,032 | 0,044 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».