PUBLIC-PRIVATE PARTNERSHIP AS AN INVESTMENT AND INNOVATION TOOL FOR MEDICAL FACILITIES: A CASE OF UKRAINIAN HEALTHCARE
Notice bibliographique
Résumé
This paper summarizes the scientific discussion on the issue of public-private partnership in healthcare sector. The main purpose of research is to analyze the public-private partnership as the progressive form of innovative and investment mechanism in Ukrainian healthcare sector, taking into the consideration international experience in this sphere. The key methods used in the conducted research are data analysis, summarization and comparison. The data synthesis and analysis are the basic value-added elements of this research, which could help to find out the main prospective of PPP-model use in Ukrainian healthcare sector. The object of research is the group of countries such as USA, UK, Canada, and BRIC countries, because namely they are the most progressive in public-private partnership in health care. Practical importance of the scientific research results lies in defining the general principles of public-private partnerships and a set of criterion for its efficiency estimation. Also, the worldwide experience was analyzed in this research and main challenges for its implementation in Ukrainian healthcare practice were considered. It is important for the further development of the healthcare sphere, and improvement of the healthcare facilities' activity in Ukraine. Further research directions are aimed at study of the specific issue of public-private partnership, such as circumstances for creating alliances between private and public actors from a strategy perspective, explore the impact of incentive mechanisms and risk management procedures on health service performance throughout the extended project life-cycle, and to create conducive environments to foster inter-project learning.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».