Technical efficiency and its convergence among village clinics in rural China: evidence from Shanxi Province
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Village clinics (VCs) are the foundation of the three-tiered health service system in China, delivering basic and routine outpatient services to citizens in rural China. VC technical efficiency and its convergence play a critical role in policy decisions regarding the distribution of health service resources in rural China. Methods This study measured VC technical efficiency (using the slacks-based measure model), its convergence (using the convergence model), and the factors that influence the convergence in Shanxi Province, China. Data were obtained from the Shanxi Rural Health Institute 2014–2018 Health Statistics Report , which involved 3,543 VCs. Results The results showed that VC technical efficiency was low and differed by region. There was no α convergence in VC technical efficiency, but evidence of β convergence was found in Shanxi. The main factors that influence convergence were the building area of each VC (BA), proportion of government subsidies (PGS), and ratio of total expenditure to total income of each VC (RTETI). Conclusion The government should increase investments in VCs and improve VC technical efficiency. Meanwhile, the government should be aware of and take measures to curb the inequity in VC technical efficiency among different regions and take suitable measures to curb this disparity.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».