Curative Care Utilization under Family Medicine and Rural Insurance in Amol – Iran
Notice bibliographique
Résumé
Background and purpose: Reliable information about utilization of medical services is key for making appropriate decisions of all healthcare systems. Nonetheless, most policy decisions and planning in the rural areas of developing countries are made with the lack of such crucial information. In this article we attempt to reveal the pattern of curative care utilization of rural population in Amol, a county in Northern Province of Mazandaran. Methods: In this study 355 patients living in rural area who in the last three month utilized curative care from different providers were interviewed in their doorsteps. All interviewees were heads of family or people age above 15. SPSS software was used for analyzing the data. Results: About a quarter of patients (24.5%) have referred to their local family physicians. It is noticeable that the proportion of people who referred to GP out of family physicians scheme exceeds the proportion of patients referred to GPs who are working as family physicians in the FMRI scheme. Among the studied variables, only basic insurance, severity of disease, and type of care utilized had significant association with referred or not referred of individuals to their own family physicians.Conclusion:Family medicine and rural insurance in Iran has increased the overall service utilization of population in rural areas but not in the scale that the government has spent its limited healthcare resources. This raises the concern of inappropriate resource allocation for inappropriate people and inappropriate services.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».