Healthcare systems: typologies, framework models, and South Africa’s health sector
Notice bibliographique
Résumé
Purpose A healthcare system in any country is rarely the product of one logical policy-making experience, but rather a manifestation of many years of historical development. The purpose of this paper is to examine the characteristics, components, and variables of South Africa’s healthcare system in the context of global patterns. It leverages a dynamic period in South Africa since 1994, and applies a comparative health systems analysis to explain where the country’s healthcare system is, and where it is potentially going. Design/methodology/approach This paper reviews literature related to South Africa’s healthcare system, outlines its historical development, and discusses three fundamental challenges experienced in the country. This paper also reviews the literature on healthcare system typologies and identifies three framework models that have been used to categorise national healthcare systems since the 1970s. This paper then discusses the categorisation of South Africa’s healthcare system in these models, in comparison to Canada and the USA. Findings This paper finds that the framework models are useful tools for comparative analysis of healthcare systems. However, any use of such typologies should be done with the awareness that national healthcare systems are not isolated entities because they function within a larger context. They are not static, since they are constantly evolving with many nuances, even with very similar healthcare system categorisations. Originality/value This paper charts the trajectory of change in the South African healthcare system, and demonstrates that the change process must keep internal conditions in mind if the outcome is to be successful. Imitating policies of countries with well-functioning systems, without regard to local realities, may not work, as the government attempts to usher in changes within a short span of time.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».