Impact of the hierarchical medical system on the perceived quality of primary care in China: a quasi-experimental study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although the implementation of a hierarchical medical system (HMS) has been shown to improve the allocation of medical resources and patient health-seeking behaviour, its role in patient's perceived quality of primary care remains unexplored. This study aimed to assess the impact of HMS implementation on rural and urban residents' perceived quality of primary care. METHODS: Data were obtained from the China Family Panel Study for 2012, 2014, 2016, and 2018. A total of 40,011 rural and 22,482 urban residents were included in the research participants for analysis. This study adopted a quasi-natural experimental design, and the multiple-period difference-in-differences method was used to capture changes in patient's perceived quality of primary care before and after the introduction of HMS. RESULTS: We found that HMS implementation declined the perceived quality of primary care by an average of 18% among rural residents (OR: 0.82, 95% CI 0.68-0.99), while there was no significant change among urban residents (OR: 1.13, 95% CI 0.87-1.46). There was a 24% reduction in the perceived quality of primary care (OR: 0.76, 95% CI 0.61-0.96) one year after HMS among rural residents, and there was no statistically significant difference two years after HMS. After HMS implementation, the level of perceived quality of primary care by rural patients with chronic diseases decreased by 72% (OR: 0.28, 95% CI 0.11-0.78). CONCLUSIONS: HMS has a limited effect on improving residents' perceived quality of primary care, especially for those living in rural areas. Policymakers are suggested to establish a quality monitoring system that incorporates patient experience as an essential standard to systematically evaluate the impacts of the HMS, with more efforts being put into helping vulnerable groups such as residents under 60 years old and patients with chronic diseases.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».