Evaluating Health System Efficiency using Data Envelopment Analysis: A case of Indian Healthcare System
Notice bibliographique
Résumé
Purpose-With increased demand and restricted healthcare resources, it becomes important to take a step back and evaluate the efficiency of healthcare delivery. The present study aims to evaluate the health system efficiency of India by benchmarking it against its peers in BRICS countries and against OECD countries. Design/Methodology/Approach: The input and output variables required for measuring the efficiency of healthcare system were identified. A Data Envelopment Analysis (DEA) approach was used and efficiency frontier identified with the rankings of the BRICS and OECD countries. India is thus benchmarked against its peers (BRICS) and against OECD countries. Finding: India was found to operate at the efficiency frontier along with China, Russia, Brazil, and South Africa, however it ranked fourth. When benchmarked against OECD countries, India operates on the efficiency frontier along with Canada, Greece, Japan, Korea, Mexico, Spain, Sweden, Switzerland, Turkey, Great Britain, Chile and Israel. Countries like Germany, United States of America, Czech Republic, Slovakia and Lithuania operate at a lower healthcare efficiency and need to use their resources wisely. Practical/Research Implications: Developing countries like India can look to improve its healthcare system delivery by replicating best practices of healthcare systems from its peers and the top 10 OECD countries. Majority of the OECD countries in the top 10 have implemented universal health coverage, have higher physician and nurse density and higher hospital bed ratios. They are inclined towards branded drugs vis-à-vis generics and have follow evidence based medicine. From a theoretical perspective, it adds to the body of literature of DEA and health system efficiency. Originality/Value: This is a pioneer study that benchmarks India against its peers and against OECD countries drawing unique insights about healthcare efficiency
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».