Literature Review and Mapping Analysis of the Economic Factors Contributing to Universal Healthcare Coverage in BRIC Countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The objective of this study was to determine the economic factors and characteristics of universal healthcare development among Brazil, Russia, India and China (BRIC). METHODS: A policy review was used to achieve this objective. This review established a comparative criterion of the key factors and characteristics of universal healthcare coverage development. Further, a comparison of four countries with established universal healthcare coverage, comprising of each type of healthcare system model, was undertaken against BRIC healthcare systems. The decided upon factors and characteristics of developing and BRIC countries were used to inform and understand the development of process of universal healthcare coverage. RESULTS: The analysis found that continual economic growth and investment into the healthcare coverage, are essential to successful universal healthcare coverage implementation and expansion. CONCLUSION: Understanding the models of healthcare systems along with the key economic factors and characteristics provides important context and understanding into the processes and mechanisms that drive successful universal healthcare coverage in developing countries. The factors and characteristics presented in this study provide a preliminary framework for understanding the conditions that contribute to universal healthcare coverage. Further, this framework can be used as a template for a critical comparison and analysis that can be applied to all high, middle- and low-income countries in their effort to establish universal healthcare coverage.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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 ».