Regulation of Law of the Republic of Indonesia Number 17 of 2023 on Control of Catastropic Diseases Linked to Financing of National Health Insurance Based on Dignified Justice
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to analyze the provisions in Law of the Republic of Indonesia Number 17 of 2023 concerning Catastrophic Disease Control, especially related to the financing of the National Health Insurance (JKN) based on the principle of dignified justice. This study uses a normative legal method with a legislative and comparative approach, as well as descriptive-analytical specifications. The analysis was carried out by examining related regulations, government responsibilities, and comparative studies with other countries such as the United States, England, Canada, and Australia. The results of the study indicate several challenges in the implementation of catastrophic disease control in Indonesia, especially in financing through JKN. Although Law Number 17 of 2023 has provided a comprehensive legal framework, there are gaps in the efficient use of JKN funds and disparities in access to health services between urban and rural areas. In addition, this study also found that the role of the government as a regulator and service provider creates potential conflicts of interest. Based on the legal analysis conducted, policy recommendations are proposed to improve the regulation and implementation of catastrophic disease control through improving institutional structures, increasing financing transparency, and strengthening the role of government in ensuring fair and quality access.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».