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Enregistrement W4400407039 · doi:10.32920/ihtp.v4i1.1954

The aftermath: A secondary analysis of OECD countries’ healthcare system responses to COVID-19

2024· article· en· W4400407039 sur OpenAlexvenueno aff
Mona Khadem Sameni

Notice bibliographique

RevueInternational Health Trends and Perspectives · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Care Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicHealth careCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Healthcare systemAssertionScale (ratio)Development economicsEconomic growthDemographic economicsPolitical scienceBusinessMedicineEconomicsGeographyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several proponents believe a universal healthcare system might have allowed the United States to navigate the COVID-19 pandemic more effectively, potentially leading to less devastating outcomes. Yet, comprehensive studies assessing this assertion on an international scale across multiple pandemic phases are sparse. This study evaluates the COVID-19 response efficacy in OECD countries, contrasting single-payer with multiple-payer healthcare frameworks. Data from different pandemic phases through to October 2023, suggest a single-payer system correlate with reduced death rates, diminished excess mortality, and overall lower cumulative excess mortality. Notably, among the high-income OECD nations, the U.S. ranks lowest in pandemic response. Such findings underscore the significant impact of disparities in healthcare access. Essentially, these inequities can debilitate a healthcare infrastructure to the extent that it lags nations with similar socio-economic, demographic, and health profiles.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,916
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,071
Tête enseignante GPT0,506
Écart entre enseignants0,435 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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