Cross-border healthcare: A review and applicability to North America during COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Cross-border healthcare is an international agreement for the provision of out of country healthcare for citizens of partnered countries. The European Union (EU) has established itself as a world leader in cross-border healthcare. During the Coronavirus disease of 2019 (COVID-19) pandemic, the EU used this system to maximize utilization of resources. Countries with capacity accepted critically ill patients from overwhelmed nations, borders remained open to healthcare workers and those seeking medical care in an effort to share the burden of this pandemic. Significant research into the challenges and successes of cross-border healthcare was completed prior to COVID-19, which demonstrated significant benefit for patients. In North America, the response to the COVID-19 crisis has been more isolationist. The Canada-United States border has been closed and bans placed on healthcare workers crossing the border for work. Prior to COVID-19, cross-border healthcare was rare in North America despite its need. We reviewed the literature surrounding cross-border healthcare in the EU, as well as the need for a similar system in North America. We found the EU cross-border healthcare agreements are generally mutually beneficial for participating countries. The North American literature suggested a cross-border healthcare system is feasible. A number of challenges could be identified based on the EU experience. A prior agreement may have been beneficial during the COVID-19 crisis as many Canadian healthcare institutions-maintained capacity to accept critically ill patients.
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».