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Enregistrement W2750643055

System engineering of Singapore long-term care financing and delivery system

2010· other· en· W2750643055 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDR-NTU (Nanyang Technological University) · 2010
Typeother
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerm (time)BusinessDelivery systemFinanceRisk analysis (engineering)Operations managementMedicineEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,163 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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