Universalising Healthcare in India: Managing the Provider–Purchaser Split
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».