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Enregistrement W2968791552 · doi:10.3390/ijerph16162975

Combining Resource, Structure and Institutional Environment: A Configurational Approach to the Mode Selection of the Integrated Healthcare in County

2019· article· en· W2968791552 sur OpenAlexaff
Li Zhu, Zixuan Peng, Lihang Liu, Shuang Ling

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Systems and Reforms
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesCentral South University
Mots-clésSelection (genetic algorithm)Resource (disambiguation)Health careMode (computer interface)Computer scienceBusinessKnowledge managementArtificial intelligencePolitical scienceHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Integrated healthcare has received considerable attention and has developed into the highly important health policy known as Integrated Healthcare in County (IHC) against the background of the Grading Diagnosis and Treatment System (GDTS) in rural China. However, the causal conditions under which different integrated health-care modes might be selected are poorly understood, particularly in the context of China's authoritarian regime. This study aims to identify these causal conditions, and how they shape the mode selection mechanism for Integrated Healthcare in County (IHC). A theoretical framework consisting of resource heterogeneity, governance structure, and institutional normalization was proposed, and a sample of fifteen IHCs was selected, with data for each IHC being collected from news reports, work reports, government documents and field research for Fuzzy-sets Qualitative Comparative Analysis (fsQCA). This study firstly pointed out that strong governmental control and centralization are necessary conditions for the administration-oriented organization mode (MOA). Additionally, this research found three critical configured paths in the selection of organizational modes. Specifically, we found that the combination of low resource heterogeneity, weak governmental control, centralization, and normalization was sufficient to explain the selection path of the insurance-driven organization mode (MOI); the combination of low resource heterogeneity, strong governmental control, centralization, and normalization was sufficient for selecting MOA; and the combination of weak governmental control, weak centralization, and weak normalization was sufficient for selecting the contractual organization mode (MOC). Our study highlighted the necessity and feasibility of constructing different IHC modes separately and promoting their development gradually, as a result of the complex relationships among the causal conditions described above, thus helping to optimize the distribution of health resources and integrate the 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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,129
Score d'incertitude au seuil0,266

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,244 · 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'étudeObservationnel
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

Citations12
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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