The Global South political economy of health financing and spending landscape – history and presence
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.
Notice bibliographique
Résumé
The Global South nations and their statehoods have presented a driving force of economic and social development through most of the written history of humankind. China and India have been traditionally accounted as the economic powerhouses of the past. In recent decades, we have witnessed reestablishment of the traditional world economic structure as per Agnus Maddison Project data. These profound changes have led to accelerated real GDP growth across many LMICs and emerging countries of the Global South. This evolution had a profound impact on an evolving health financing landscape. This review revealed hidden patterns and explained the driving forces behind the political economy of health spending in these vast world regions. The medical device and pharmaceutical industry play a crucial role in addressing the unmet medical needs of rising middle class citizens across Asia, Latin America, and Africa. Domestic manufacturing has only been partially meeting this ever rising demand for medical services and medicines. The rest was complemented by the participation of multinational pharmaceutical industry, whose focus on investment into East Asia and ASEAN nations remains part of long-term market access strategies. Understanding of the past remains essential for the development of successful health strategies for the present. Political economy has been driving the evolution of health financing landscape since the establishment of early modern health systems in these countries. Fiscal gaps these governments face in diverse ways might be partially overcome with the spreading of cost-effectiveness based decision-making and health technology assessment capacities. The considerable remaining challenges ranging from insufficient reimbursement rates, large out-of-pocket spending, and lengthy lag in the introduction of cutting-edge technologies such as monoclonal antibodies, biosimilars, or targeted oncology agents, might be partially resolved only in the long run.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle