Assessing financing methods and payment system for health service providers in selected countries: designing a model for Iran
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Majority of health systems across the world are experiencing challenges in their performance, quality, equity, and efficacy because financial resources limitation. To deal with, they use different method of financial allocation resources and payment systems. Methods: This comparative descriptive research is dedicated to financing methods and payment systems to the health service providers in the health sector of 12 countries: Australia, United Kingdom, United State of America, Turkey, Sweden, Norway, Japan, Netherlands, Canada, Denmark, France, and Germany. The model, based on the operated common mechanisms in the aforementioned countries, is designed for health system of Iran and it is validated by the masters and recognized as Delphi method. Results: financing for health service providers in the selected countries mainly is annual global allocation budget and the criterion of allocation especially in the current cost based on quality, cost, and performance. The calculation of cost is based on estimated cost. Payment system on the first level is based on per capita and fee for service in other levels based on fee for services. Also the model was statistically confirmed the significant of results (p<0/05). Conclusion: Given to the low rate of GDP and low portion of health sector from GDP in Iran, we recommended payment to the first level as combination of per capita and fee for service. The performance and justice of health system will promote with payment as fee for service for other of health service provider and indirect financial resources allocation to the health service providers (through insurance organizations) and make same tariff between public and private sector.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».