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Enregistrement W4401230870 · doi:10.1016/j.jfma.2024.07.030

Reflection on 30 years of Taiwanese national health insurance: Analysis of Taiwanese health system progress, challenges, and opportunities

2024· review· en· W4401230870 sur OpenAlexaff
Sian Hsiang‐Te Tsuei

Notice bibliographique

RevueJournal of the Formosan Medical Association · 2024
Typereview
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAllocative efficiencyIncentiveHealth careWorkforceHealth economicsPublic healthActuarial scienceFinanceEconomic growthNursingBusinessEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On the eve of Taiwan's National Health Insurance's 30th birthday, this study reviews the policy and performance trajectory of the Taiwanese health system. Taiwan has controlled their health spending well and grown increasingly reliant on private financing. The floating-point global budget payment preferentially rewards outpatient-based services, but this has not affected the hospital-centric market composition, which persists despite several primary-care friendly developments. The outcomes suggest improving health care workforce and resource availability, good patient-centredness, respectable technical efficiency, and impressive patient care satisfaction. However, there are worrisome trends for financial barriers to access and allocative efficiency. Evidence on clinical quality suggests that hospitals are performing well though the primary care setting might not be. Overall, the public remains satisfied despite signs of lagging improvement in health outcomes, worsening maternal mortality rate, and persistently incomplete financial risk protection. Identifying what drives the worsening financial barriers of access and persistent financial risk is necessary for further discussions on potential financing adjustments. Improving allocative efficiency could draw on a combination of supporting the functions and quality of primary care alongside patient-oriented education and incentives. Further data on causes of slow health status improvement and rebounding maternal mortality rate is necessary.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil0,535

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,173
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,208 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations15
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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