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Enregistrement W3194069691 · doi:10.26565/2410-7360-2021-54-16

Human-geographical peculiarities of the healthcare system of Ukraine in the conditions of modern challenges

2021· article· en· W3194069691 sur OpenAlex
Oksana Bartosh, Katerynа Kravchenko, Ievgeniia Telebienіeva

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueVisnyk of V N Karazin Kharkiv National University series Geology Geography Ecology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Issues in Ukraine
Établissements canadiensRoyal Roads University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careRelevance (law)Context (archaeology)Life expectancyBusinessPolitical scienceComputer scienceMedicineEconomic growthGeographyEconomicsEnvironmental healthPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Relevance. The paper examines the issues of the health care system development of Ukraine in the context of modern challenges. Today, there are many global environmental, socio-demographic, and economic problems threatening the existence of human civilization. One of the problems was the spread of coronavirus infection COVID-19, which demonstrated unpreparedness of Ukraine and post-socialist countries' health care systems. These countries are undergoing health care transformations, but they do not meet modern world norms and standards. The purpose of the article is to establish the key features of the health care system of Ukraine during its transformation given the positive experience of medical systems in the world, from the positions of human geography to identify current challenges and to assess the ability to respond to social demand and the threat of the global crisis in the form of new diseases, the spread of epidemics threatening to human health, quality and life expectancy. Methods. This research is conducted on the basis of human-geographical approach with use of the set of methods and tools to analyze the health care system, which is extremely important for obtaining verified and scientifically sound results. In particular, the authors used methods of induction and deduction, comparison, formalization, analogy, analysis, systematization, including ranking and grouping, historical, graphical, mathematical and statistical, SWOT-analysis methods. Results. Scientific novelty and practical significance. The features, advantages and disadvantages of existing models of health care systems in different countries were identified. In particular, models of medical systems were considered: a model of the single-payer, model of obligatory insurance, and hybrid system. The peculiarities of the formation of the health care system of Ukraine were determined, the key features and principles of the M.O. Semashko’s system were identified, its positive and negative features preserved to this day were outlined. The distribution of European and post-socialist countries was analyzed according to the indicators of state budget expenditures on health care and GDP, number of doctors, hospital beds per capita. The transformational processes in the health care system of Ukraine, the peculiarities of the medical reform in Ukraine were revealed, the peculiarities of the development of the medical system in the conditions of the pandemic were characterized. The SWOT analysis identified the strengths and weaknesses of the Ukraine’s health care system in terms of reform and transformation, its opportunities and threats in the light of current challenges.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,695
Score d'incertitude au seuil0,665

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,199 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle