Medical tourism
Notice bibliographique
Résumé
Medical tourism refers to the movement of patients to countries outside their country of residence for medical reasons and access to high-quality services at lower costs. The causes of this phenomenon include economic differences in services between countries, shorter waiting times, and the modern technology that characterizes the healthcare systems of these countries. Aim: The aim of this thesis is to focus on the theoretical approach to the phenomenon of medical tourism, examining holistically its key aspects, advantages, disadvantages, its major dimensions in the global market, the countries promoting it, and the relevant legislation, without concentrating exclusively on specific details The benefits of medical tourism include advantages for the provider countries, such as boosting the economy and creating new job opportunities, as well as additional benefits for patients who benefit from affordable prices and higher-quality medical services. However, there are also disadvantages, such as the significant pressures on healthcare systems, the high expenses needed for the smooth operation of the sector, and the varying legislation that applies in the countries offering it. Some of the key countries involved in medical tourism are India, Thailand, Canada, Germany, and Turkey. The competition between countries concerns the prices and quality of services they offer, with the goal of attracting more patients. Method and materials: The methodology followed for the development of this thesis is a literature review of scientific journals, textbooks, books, and the internet, with the aim of providing the most accurate depiction of the phenomenon of medical tourism based on real-world data.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,228 | 0,086 |
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 ».