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Enregistrement W4360859338 · doi:10.1177/09720634231153235

Universalising Healthcare in India: Managing the Provider–Purchaser Split

2023· article· en· W4360859338 sur OpenAlexaboutno aff
Shyama Nagarajan, Shruti Tripathy, P.R. Sodani, Rachna Sharma

Notice bibliographique

RevueJournal of Health Management · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Systems and Reforms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessGovernment (linguistics)Health careLeverage (statistics)PurchasingDeveloping countryCorporate governanceEconomic growthPublic economicsFinanceEconomicsMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several countries with diverse health systems have achieved universalization (UHC). The trajectory towards universal coverage almost always has three typical features: (i) a political process driven by a range of regulatory changes to simplify access; (ii) an increase in health spending; (iii) an increase in the share of pooled spending rather than paid out-of-pocket. Therefore, a study was undertaken to understand the extent of the provider-purchaser relationship of governments to achieve UHC while reforming healthcare. The present paper focuses on extensive secondary research across countries and evaluates the experiences of select developed and developing economies with India’s experiments on- Financing mechanisms, management arrangements, governance and health outcomes; to offer a comparison of practices and their impact. While Italy, the UK, Germany, Australia, Japan, Canada and most recently China are countries that have achieved UHC; countries like USA and Brazil are on the verge of achieving UHC. These nine countries represent the entire spectrum of pure purchasing models, mixed and pure provisioning models to help us leverage from their experience. All countries that have attained UHC have a well-defined package of services that the government commits to fund and provide for (both public and private). Additionalities around wellness and cosmetic care is managed through supplementary insurance. Overall funding is through an autonomous body, at arm’s length of government; primarily to govern and manage the state’s health priorities. And the government purely behaves as a regulator setting policy and giving directions to the providers. However, ensuring the sustenance of such a mixed model requires; (i) a well-regulated ecosystem that thrives on evidence, (ii) the governments must clearly define the role/s of each stakeholder and hold them accountable for their deliverables in attaining UHC.

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 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)0,005
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,611
Score d'incertitude au seuil0,403

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,233 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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