Institutional Corruption in the Health Sector and Role of Administration: A Case Study of Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
Quality of Healthcare and corruption eradication are the two vital Sustainable Development Goals (SDGs). It states that transparent institutional performance supports the quality of public services. This study explores the HealthCare System regarding facilities, human resources, and governance in Pakistan's corruption and transparency of public services (healthcare). This descriptive and theoretical study has used longitudinal data from 2008 to 2020 for analysis and discussion. Transparency International Pakistan's (TIP) healthcare corruption variables surveyed in 2010, inadequate healthcare facilities, inadequate hospital beds, and hospital mismanagement, have been taken under consideration. The analysis shows that the HCS has been showing uneven progress toward eradicating corruption. It further states that institutional governance has deteriorated with time in Pakistan. However, despite low resources, and institutional accountability failures, HealthCare System has shown marginal improvement in Pakistan. This study concludes that the Government of Pakistan (GOP) should focus on health budget allocation and human resource training and counseling to improve HCS standards. Moreover, healthcare quality and service delivery will help Pakistan combat COVID-19 and other future health crises. Furthermore, GOP should achieve healthcare and institutional sustainability by using prudent corruption control and institutional enhancement measures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».