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Enregistrement W4413044875 · doi:10.24083/apjhm.v20i2.4221

Is the United States ready for Universal Healthcare?

2025· article· en· W4413044875 sur OpenAlexaboutno aff
Fardin Quazi, Nandhakumar Raju

Notice bibliographique

RevueAsia Pacific Journal of Health Management · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEquity (law)Health careUniversal designBusinessPrivate sectorHealthcare systemPublic relationsPolitical sciencePublic administrationPublic economicsEconomic growthEconomicsEngineeringLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The debate over universal healthcare in the United States remains a deeply polarizing issue, with advocates and critics presenting compelling arguments. This article explores the readiness of the U.S. for universal healthcare by examining its current healthcare system—an intricate mix of private and public insurance—alongside the challenges of high costs, inequitable access, and administrative inefficiencies. Drawing comparisons with healthcare models in countries like Australia, the UK, Canada, and Sweden, the article highlights global best practices, including universal coverage, equity-focused policies, and cost control mechanisms. While the U.S. excels in medical innovation, advanced technology, and patient choice, it struggles with fragmented care and systemic inefficiencies, leaving room for significant improvement. The article presents actionable steps, such as expanding affordable access, simplifying administrative processes, addressing health disparities, and prioritizing preventive care. It also explores the feasibility of hybrid models that blend universal coverage with private-sector innovation. Ultimately, the path to universal healthcare in the U.S. depends on balancing equity, cost, and choice while addressing the unique cultural and systemic challenges of a diverse nation. This article serves as a call to action for meaningful reforms to create a healthcare system that is fair, accessible, and sustainable for all Americans.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,918
Score d'incertitude au seuil0,573

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,249 · 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 tête enseignante, 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
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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