Inequalities in health system coverage and quality: a cross-sectional survey of four Latin American countries
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The premise of health as a human right in Latin America has been challenged by health system fragmentation, quality gaps, a growing burden of chronic disease, sociopolitical upheaval, and the COVID-19 pandemic. We characterised inequities in health system quality in Colombia, Mexico, Peru, and Uruguay. We did a cross-sectional telephone survey with up to 1250 adults in each country. We created binary outcomes in coverage, user experience, system competence, and confidence in the system and calculated the slope index of inequality by income and education. Although access to care was high, only a third of respondents reported having a high-quality source of care and 25% of those with mental health needs had those needs met. Two-thirds of adults were able to access relevant preventive care and 42% of older adults were screened for cardiovascular disease. Telehealth access, communication and autonomy in most recent visit, reasonable waiting times, and receiving preventive health checks showed inequalities favouring people with a high income. In Uruguay, inequality between government and social security services explained a substantial proportion of disparities in preventive health access. In other study countries, inequalities were also substantial within government and social security subsectors. Essential health system functions are unequal in these four Latin American countries.
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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 | 0,016 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 découle