Research on the child healthcare system in China from the perspective of equal health benefits: Beijing as the case study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With government's proposal of the Healthy China Strategy, universal health has become the focus of increasing attention in China. As a special group, children's health is the basis and start of the national health. The construction of children's healthcare system should be given the priority. This study applied the concept of health equal benefits and conducted a systematic and in-depth theoretical and empirical research on the children's healthcare system in Beijing, aiming at proposing relevant countermeasures and suggestions such as constructing the path of children's health care system in China. METHODS: This study adopted the way of questionnaire on children's basic information, health status, health service demand, insured situation and system satisfaction and then analysed the children's health, healthcare, satisfaction influence factors and their healthcare needs based on a survey in Beijing China. Methods such as descriptive statistics, analysis of variance and logistic regression are adopted to analyse the correlation between factors affecting children's health. RESULTS: The findings show that overall health of the children in Beijing was better. However, there are still problems such as insufficient resource coverage and incorrect cognition in some groups. Their mental health and support need to be put emphasis on. The popularization of medical insurance policies for urban and rural residents in Beijing needs to be further improved. The burden of seeing a doctor is slightly lower than before, and the contribution to protecting children's health is not strong enough. CONCLUSIONS: Through the survey of children in Beijing, it can be seen that there are still some problems existing in the healthcare system of children in China from the perspective of equal benefit. This study draws policy attention to the issues of financing, service contents, targets, service level and the degree of social recognition.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».