Comparing Iran's Healthcare System Efficiency with OECD Countries Using Data Envelopment Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: The health sector is one of the most important service sectors and one of the indicators of development and social welfare. The aim of this study is to evaluate the efficiency of Iranchr('39')s health system compared to developed countries.Methods: This study used data envelopment analysis to evaluate efficiency. All members of the Organization for Economic Co-operation and Development (OECD), along with Iran, were considered as the decision units in the analysis. Outputs are life expectancy at birth and infant mortality rate; and inputs are health expenditure, number of physicians, and number of hospital beds. DEA Solver software was used for the analysis.Results: The most efficient countries in terms of the health system are Canada, Chile, Estonia, Iceland, Ireland, Israel, Japan, South Korea, Latvia, Luxembourg, Mexico, Slovenia, Spain, Switzerland, Turkey, and Iran. Their inefficiency was calculated using the axial output model. The most inefficient countries were Portugal, Germany, the United States, Poland, the Czech Republic, Slovakia and Hungary.Conclusion: Iranchr('39')s health system was found efficient, which showed that in terms of life expectancy and infant mortality rate (2 important markers of the health system), Iran performed efficiently comparing to its inputs, health expenditures, physicians, and the hospital bed. However, the Iranian health system was more efficient in this method due to the fewer inputs (physician and hospital bed) with similar outputs to other countries (life expectancy and infant mortality rate). On the other hand, the outbreak of the coronavirus showed that the health systems of the countries should be prepared for such pandemics and be able to increase the number of hospital beds, physicians, and other health system inputs.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».