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Enregistrement W2885933366 · doi:10.17749/2070-4909.2018.11.2.068-075

Current practice of organizing and financing the departmental healthcare system for the military in developed countries: a review

2018· review· en· W2885933366 sur OpenAlexaboutno aff
T. P. Bezdenezhnykh, D. V. Lukyantseva

Notice bibliographique

RevueFARMAKOEKONOMIKA Modern Pharmacoeconomics and Pharmacoepidemiology · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealthcare Systems and Public Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careChristian ministryMilitary personnelHealthcare systemRussian federationMilitary healthOrder (exchange)Political scienceBusinessMedicineFinanceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Departmental medicine as a Russian-specific healthcare system is currently subject to broad discussions on whether its further support and financing is worthwhile. The Defense Ministry of the Russian Federation has one of the most developed healthcare systems in Russia and thus provides medical care to the military personnel and the veterans. This report aims to review the current practice of organizing and financing the medical assistance for the military in seven developed countries (USA, Uk, Canada, Germany, France, Finland and Singapore) in order to use their experience for the optimization of the Russian military departmental healthcare. This review covers the general principles of healthcare in these countries as well as the specific mechanisms of health care provision for the military. The Departments of Defense in the reviewed counties have special agencies that provide medical services to the military personnel. The primary role of such agencies is to promote, protect and restore the health of servicemen and servicewomen and to ensure they are ready and fit to perform their missions. As shown in the present review, the specific details of the medical assistance to the military differ between the countries and largely depend on the overall structure of the national healthcare system.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,958
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,139
Tête enseignante GPT0,483
Écart entre enseignants0,343 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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