System engineering of Singapore long-term care financing and delivery system
Notice bibliographique
Résumé
The unique healthcare model of Singapore is formed by the combination of free market principles with careful government control. Singapore has gained extensive international recognition and praises and is ranked 6th in overall health system performance in the world. As Singapore continues to realize its National Health Plan, it has encountered challenges such as a rapid aging population and rising health care cost. The underdevelopment in Singapore long-term care delivery system and a lack of long-term care financing has led to a series of plans and initiatives undertaken by the government to rapidly develop this sector in order to meet the rising demands for long-term care services. Step-down care system was introduced to deliver a seamless care transition from acute hospitals to long-term care facilities to receive more appropriate treatments at a lower cost. Furthermore, financing policies were amended to increase in coverage and subsidies for long-term care services so to relieve the financial burden on the patient’s family. \n \nSoft System Methodology (SSM), a qualitative methodology developed by Peter Checkland will be used to address the complex set of arrangements in the Singapore long-term care system which involves all tiers of government and with care provided by a range of public, charitable, private and community providers. Furthermore, case studies of Australia, Canada and Japan health system will be analyzed to understand their success factors and pitfalls. The insights gained will be applied identify and improve the inefficiencies and inadequacies in the long-term care delivery and financing strategies in Singapore health system. Conceptual models will be developed and compared to the existing health care model to develop recommendations which bridges the reality to the ideal system as proposed through SSM. Hence, a high quality healthcare system with seamless care transition that is cost effective, efficient, affordable and accessible can be achieved.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».