Status of the economy and key challenges faced by the healthcare sector in Sri Lanka
Notice bibliographique
Résumé
Ceylon College of Physicians (CCP) chose the theme of ‘Holistic care amidst constraints’ for the Annual Academic Sessions 2023. As the Chief Guest, I was invited to present an independent economist’s perspective on the current status of the economy and to share some thoughts on two key challenges currently faced by the healthcare sector in Sri Lanka, namely the brain drain and the funding of healthcare. The first part of this paper sets out the key contributory factors that caused the current economic crisis and the policy measures taken at present to reverse these to stimulate a sustainable economic recovery. The success of these reforms so far based on key economic indicators such as exchange rate, interest rates, inflation, GDP growth, foreign exchange reserves, government revenue, trade deficit, worker remittances and tourism earnings, are examined thereafter. Areas of concern which require attention to ensure sustainability of the process and to ensure that nobody is left behind, are highlighted.Causes and remedies of brain drain are discussed, looking beyond those which look obvious but are currently unfeasible due to the state of the economy. The pace of emigration needs to be slowed while adapting to the challenges posed by this inevitable phenomenon and learning to live with it. Regarding funding of healthcare, issues faced by the current two-tiered system in Sri Lanka are examined, particularly the high level of out-of-pocket spending.Different models adopted by countries such as the UK, Canada, France, Germany, Japan, and the USA are looked at. A model for Sri Lanka to consider adopting is proposed to help reach the goal of Universal Health Coverage and an attempt is made to chart a path to fulfil this vision.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».