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Enregistrement W2940747590 · doi:10.1136/bmjgh-2018-001293

40 years after Alma-Ata, is building new hospitals in low-income and lower-middle-income countries beneficial?

2019· review· en· W2940747590 sur OpenAlexaff
Fanny Chabrol, Lucien Albert, Valéry Ridde

Notice bibliographique

RevueBMJ Global Health · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésSustainabilityEconomic growthDeclarationSocioeconomic statusBusinessPopulationPublic healthEnvironmental healthMedicinePolitical scienceEconomicsNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Public hospitals in low-income and lower-middle-income countries face acute material and financial constraints, and there is a trend towards building new hospitals to contend with growing population health needs. Three cases of new hospital construction are used to explore issues in relation to their funding, maintenance and sustainability. While hospitals are recognised as a key component of healthcare systems, their role, organisation, funding and other aspects have been largely neglected in health policies and debates since the Alma Ata Declaration. Building new hospitals is politically more attractive for both national decision-makers and donors because they symbolise progress, better services and nation-building. To avoid the 'white elephant' syndrome, the deepening of within-country socioeconomic and geographical inequalities (especially urban-rural), and the exacerbation of hospital-centrism, there is an urgent need to investigate in greater depth how these hospitals are integrated into health systems and to discuss their long-term economic, social and environmental sustainability.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,707
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,354 · 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

Citations22
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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