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Enregistrement W2902279201 · doi:10.5539/mas.v12n12p234

The Health Sector in Jordan: Effectiveness and Efficiency

2018· article· en· W2902279201 sur OpenAlexvenueno aff
Saba Madae’en, Mohammad Adeinat

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Systems and Reforms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInefficiencyData envelopment analysisPer capitaPublic sectorEconomicsHealth careLife expectancyPrivate sectorPopulationScale (ratio)Yield (engineering)Public expenditureDemographic economicsReturns to scalePublic economicsBusinessEconomic growthStatisticsMicroeconomicsEnvironmental healthPublic financeMedicineMathematicsProduction (economics)MacroeconomicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper compares a homogeneous group of countries in terms of capacity and technology, where we picked income as indicator for capacity and technology. We study the case of the Hashemite Kingdom of Jordan. We apply radical data envelopment analysis to 36 middle income countries where we calculate constant returns to scale technical efficiency and variable returns to scale technical efficiency to show the health care sector efficiency in Jordan. Using different factors for input first we studied healthcare expenditure per capita then as percent of GDP and public expenditure as percent of GDP and private as percent of GDP, and last was the number of beds per 1000 population and physicians per 1000 population all to the same output life expectancy. The results show that there is inefficiency in health care expenditure. The inefficiency mainly is shown by two major findings, first the lack of utilization of resources. Secondly, the public-sector inefficiency. The output is justifiable for many challenges faced the health sector in the year of the study one of which is the Syrian refuges crisis. We shed light on factors causing the inefficiency where modifications could yield substantial efficiency gains. As for the mix between public and private sectors and the quality and utilization and distribution of the real resources, nevertheless adding health economists to the management staff for there is a managerial inefficiency.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,729
Score d'incertitude au seuil0,558

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,234 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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