A qualitative study of two management models of community health centres in two Chinese megacities
Notice bibliographique
Résumé
Two common public models of community health centres (CHCs) exist in China, i.e. the 'government-owned and government-managed' CHCs (G-CHCs) and the 'government-owned and hospital-managed' CHCs (H-CHCs). Shanghai and Shenzhen are two Chinese megacities that lead the primary care development on the G-CHC and H-CHC models, respectively. Using a qualitative case study design, this study compares the management of the G-CHC model in Shanghai and H-CHC model in Shenzhen, through perspectives of a range of health providers. In each city, we randomly selected four CHCs and in total conducted 31 interviews with officers from the municipal health authorities, directors, GPs, nurses and public health doctors of the CHCs. When comparing with the H-CHC model in Shenzhen, the G-CHC model in Shanghai, a model with more simplified but accountable structure tended to present better management conditions, in terms of financial transparency, recruitment autonomy, community health workforce development (CHC staffing and family medicine training), funding and priority for public health. However, regardless of the models, staff retention remained a challenge. While our study tends to suggest that the G-CHC model in Shanghai presents better management conditions, future study can test whether and to what extent the model itself can lead to such differences.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,010 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».