Common patterns and drivers of healthcare system reforms across the OECD nations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Changing health care needs, growing public expectations for high quality and cost-effective care, a burned out and strained healthcare workforce, and market competitions are pushing countries to re-evaluate the efficiency, sustainability, and performance of their health systems. The aims of this study were to: 1) identify the prominent drivers of reforms and 2) examine the common patterns of health system reforms across multiple dimensions.Methods We conducted a targeted search of grey and peer-reviewed literature focusing on health system reforms across the 38 Organization for Economic Cooperation and Development (OECD) member countries. A thematic framework was developed by adapting an existing health system framework expanded to five dimensions: 1) financing; 2) population coverage; 3) governance; 4) service delivery; and 5) service coverage. Data were indexed and charted deductively by a single reviewer (NVivo 12).Results Reforms were most often undertaken at times of economic crises (e.g., recession, war), changes to the nation’s political climate (e.g., change in political party or system), or a drastic change in population needs (e.g., aging population, epidemic). Despite a variety in evolutionary paths to present day health systems, some common patterns emerged across the five dimensions with reform continual in most nations.Conclusion Health system reforms have historically been driven by the economic, political, and social context; a context similar to the current one. Therefore, policy makers could leverage the current context to call for structural reform to healthcare systems.
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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 | 0,015 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».