An integrated analysis of spatial access to the three-tier healthcare delivery system in China: a case study of Hainan Island
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Access to healthcare is critical for the implementation of Universal Health Coverage. With the development of healthcare insurance systems around the world, spatial impedance to healthcare institutions has attracted increasing attention. However, most spatial access methodologies have been developed in Western countries, whose healthcare systems are different from those in Low- and Middle-Income Countries (LMICs). METHODS: Hainan Island was taken as an example to explore the utilization of modern spatial access techniques under China's specialized Three-Tier Health Care Delivery System. Healthcare institutions were first classified according to the three tiers. Then shortest travel time was calculated for each institution's tier, overlapped to identify eight types of multilevel healthcare access zones. Spatial access to doctors based on the Enhanced Two-Step Floating Catchment Area Method was also calculated. RESULTS: On Hainan Island, about 90% of the population lived within a 60-min service range for Tier 3 (hospital) healthcare institutions, 80% lived within 30 min of Tier 2 (health centers), and 75% lived within 15 min of Tier 1 (clinics). Based on local policy, 76.36% of the population living in 48.52% of the area were able to receive timely services at all tiers of healthcare institutions. The weighted average access to doctors was 2.31 per thousand residents, but the regional disparity was large, with 64.66% being contributed by Tier 3 healthcare institutions. CONCLUSION: Spatial access to healthcare institutions on Hainan Island was generally good according to travel time and general abundance of doctors, but inequity between regions and imbalance between different healthcare institution tiers exist. Primary healthcare institutions, especially in Tier 2, should be strengthened.
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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 | 0,005 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».