INTERNATIONAL EXPERIENCE IN LEGAL REGULATION OF HEALTH INSURANCE: A COMPARATIVE ANALYSIS
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study aims to conduct a comprehensive comparative analysis of international health insurance systems, focusing on the legal regulation of health insurance to identify strengths and weaknesses. The goal is to develop evidence-based recommendations to improve Russia’s mandatory health insurance (MHI) system, addressing issues like funding, access to services, care quality, and legal frameworks. Method: The research applies a theoretical framework built on domestic and international scholarly works related to health insurance and insurance law. The study uses general scientific methods like analysis, synthesis, and comparison, complemented by comparative legal analysis and institutional review. Empirical data are drawn from legal acts, statistical data from organizations like WHO and ILO, and case studies. Results: The research identifies key health insurance models: state-funded (e.g., UK, Canada), social insurance (e.g., Germany, France), and private insurance (e.g., U.S.), each with distinct advantages and challenges. Global trends include an increasing role of the state in health insurance regulation and efforts to expand universal coverage. Countries are evolving from selective to universal health insurance systems, focusing on accessibility, affordability, and quality of care. Novelty: The study highlights the applicability of international models for enhancing Russia’s MHI system, focusing on expanding state regulation and ensuring universal coverage. Key recommendations include improving regulatory frameworks, addressing coverage gaps for specific groups like the self-employed and rural populations, and strengthening accountability among insurers and providers.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».