Financial Determinants of Pharmaceutical Supply for SIS Insured in Pasco Region 2019-2021
Notice bibliographique
Résumé
One of the most significant concerns in Peru’s public health system, given the lack of medicines provided in state health establishments, is that patients make use of their own resources to procure medicines. In this sense, the Integral Health Care Insurance (SIS by its acronym in Spanish for Seguro Integral de Salud) is especially relevant becuase it is the largest public insurance institution in Peru.  The SIS’s objective is to providepriority coverage to Peru’s most vulnerable through monetary transfers to each regional healthcare Expenditure Entity (UE by its acronym in Spanish for Unidad Ejecutora) through signed agreements. Therefore, the author selected Pasco Region to use as a case study because it is one of the poorest regions of the country. This study was conducted with the objective of discovering the financial factors that determine the level of pharmaceutical supply in SIS insured people by use of the correlational method. Because the SIS is in charge of carrying out the budget coverage, their principle ability to positively affect pharmaceutical supplies is through financial means. However, the administration of the logistical processes for the acquisition of medicines for SIS insured people is managed by Expenditure Entities that received the financing –at the beginning of every year- And the UEs are expected to provide the health products and medicines demanded by the insured. The paper concludes with a discussion of results and recommendations to better the pharmaceutical supply of SIS Hospitals in Peru through financial means.
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 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 | 0,001 | 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 ».