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Enregistrement W4403825360 · doi:10.1093/eurpub/ckae144.202

Implementation as the acid test: International lessons from Universal Health Coverage reforms around the world

2024· article· en· W4403825360 sur OpenAlexaboutno aff
Liz Farsaci

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Public Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTest (biology)Political scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Health systems around the world are moving towards Universal Health Coverage, which is included in the Sustainable Development Goals. However, the journey towards UHC began decades ago, with countries in Europe introducing national health services following World War II. This was mirrored in Canada and, more recently, countries in Latin America introduced health reforms as part of broader social movements. Since the millennium, reforms have also taken place in Low and Middle Income Countries as well as High Incomes Countries. However, because the introduction of UHC often necessitates far-reaching reforms, countries face significant challenges along the path of policy implementation. Methods A realist review explored international experiences of introducing and implementing UHC. Embase, Medline and Web of Science were searched. Descriptive, inductive and deductive realist analysis aided the development of Context, Mechanism, Outcome Configurations, alongside stakeholder engagement. Findings How countries go about establishing UHC depends on their social, political, cultural and economic contexts. For reforms to be facilitated, there must be cohesion and commitment across all systems, as well as the functions of financing, governance and service delivery. This includes political support, often underpinned by legislation framing healthcare as a human right, as well as communication between stakeholders and the development of a strong primary care sector. Conversely, fragmentation across these systems and functions pose significant barriers to reform. Conclusions Examining international experiences of UHC reforms supports learning around the factors that facilitate or challenge implementation. These learnings empower policy makers and health system leaders by providing roadmaps for reform implementation. Finally, this research provides insights into health inequities that are rebalanced through the implementation of UHC reforms.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,073
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,086
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,385

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0730,086
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0020,014
Communication savante0,0120,015
Science ouverte0,0030,011
Intégrité de la recherche0,0040,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,237 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
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