Annual Primary Care 2030 Convening: Creating an Enabling Ecosystem for Person-Centered Primary Healthcare Models to Achieve Universal Health Coverage in Low- and Middle-Income Countries
Notice bibliographique
Résumé
Background: The 2019 United Nations General Assembly High-Level Meeting on Universal Health Coverage and the 2018 Declaration of Astana reaffirm the highest level of political commitment by United Nations Member States to achieve access to health services and primary healthcare for all. Both documents emphasize the importance of person-centered care in both healthcare services and systems design. However, there is limited consensus on how to build a strong primary healthcare system to achieve these goals. Methods: We convened a diverse group of global stakeholders for a high-level dialogue on how to create a person-centered primary healthcare system, using the country examples of the Republic of Kenya and the Socialist Republic of Vietnam. We focused our discussion on four themes to enable the creation of person-centered primary healthcare systems in Kenya and Vietnam: (1) strengthened community, person and patient engagement in subnational and national decision making; (2) improved service delivery; (3) impactful use of innovation and technology; and (4) meaningful and timely use of measurement and data. Findings: Here, we present a summary of our convening's proceedings, with specific insights on how to enable a person-centered primary healthcare system within each of these four domains. Conclusions: Following the 2019 United Nations General Assembly High-Level Meeting on Universal Health Coverage and the 2018 Declaration of Astana, there is high-level commitment and global consensus that a person-centered approach is necessary to achieve high-quality primary healthcare and universal health coverage. We offer our recommendations to the global community to catalyze further discourse and inform policy-making and program development on the path to Universal Health Coverage by 2030.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».