Comparison between primary care service delivery in Malaysia and other participating countries of the QUALICOPC project: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Most countries including Malaysia have set goals to incorporate a strong primary care into the healthcare system. The aim of this study was to evaluate the strength of service delivery process dimensions in Malaysia and compare it with England, the Netherlands, Spain, North Macedonia, Romania and Turkey which participated in the Quality and Costs of Primary Care (QUALICOPC) study. METHODS: This cross-sectional study utilised the QUALICOPC study data on primary care performance, which was conducted in 2011-2013 (QUALICOPC in Europe Australia, New Zealand and Canada) and 2015-2016 (Malaysia). A standardised questionnaire was completed by primary care practitioners from participating countries. Multilevel regression analysis and composite scores were constructed to compare the performance of primary care on four process dimensions: accessibility, comprehensiveness, continuity of care and coordination. RESULTS: The high-income countries with strong primary care performed better in comprehensiveness, continuity and coordination but poorer in accessibility to services compared with upper-middle-income countries. Among the upper-middle-income countries, Malaysia scored the best in comprehensiveness and coordination. None of the studied countries were having consistent performance over all indicators either in their respective best or worst primary care services delivery dimensions. CONCLUSIONS: There is a wide variation in primary care services delivery across and within the studied countries. The findings indicate room for quality improvement activities to strengthen primary healthcare services. This includes addressing current healthcare challenges in response to the population health needs which are essential for more integrated and efficient primary care services delivery.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».