Bridging borders: Current trends and future directions in comparative health systems research
Notice bibliographique
Résumé
Over the last two decades, comparative health systems research has gained significant traction as policymakers and researchers seek to better understand how to improve the effectiveness and efficiency of healthcare systems worldwide.1 While most studies undertaken to achieve these goals continue to be predominantly at the national or sub-national levels, the role and importance of cross-country comparison research is increasingly being acknowledged.Recent challenges such as the COVID-19 pandemic, inflationary pressures, rising health-care costs globally, climate change, and decreasing life expectancy among several high-income countries 2,3 have increased the importance and urgency of this work.Collaborative research efforts across disciplines and countries are therefore needed to identify focused solutions that health systems can apply to the challenges they currently face, and those that may arise in the future.A range of entities have risen to meet this challenge by producing harmonized metrics and analyses from which to begin to answer these questions.These range from intergovernmental organizations such as the World Health Organization (WHO), the Organization for Economic Cooperation and Development (OECD), the World Bank, and the European Observatory on Health Systems and Policies to foundations including the Commonwealth Fund and the Health Foundation.However, academic organizations also have an important role to play in closing gaps in data collection, advancing methods and collaboration across disciplines and countries, and producing robust analyses to inform key policy questions.In this editorial, we summarize the current state of cross-country comparison work at a high level, outline research gaps that remain, and discuss the contribution to this literature of research contained in this special section on international comparisons published in Health Services Research.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,173 | 0,203 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,034 |
| Communication savante | 0,024 | 0,045 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».