Health systems performance in health outcomes, health financing and COVID-19 pandemic: Lessons from 31 countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: ssssHealth system performance is a multifaceted concept that encompasses various dimensions of a nation's healthcare infrastructure. This study aims to assess and rank the performance of health systems across different regions of the world. METHODOLOGY: We employed the Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) method in 2023 to evaluate and rank the health system performance of 31 countries across six geographical regions. Our evaluation included six general categories and twelve indicators related to health, finance, and the COVID-19 pandemic. The final weights for these indicators were determined using the Three-scale method and the Entropy-weighting method. Additionally, we categorized health system performance into three groups: high, moderate, and low. Hierarchical clustering of health system performance scores was conducted using SPSS software (version 26). RESULTS: Luxembourg emerged as the only high-performing health system, while Qatar and the Netherlands fell into the moderate-performance group. Other countries exhibited low-performing health systems. Notably, within the low-performance group, the United States of America, Australia, Singapore, Canada, England, and Germany achieved relatively better rankings. Conversely, Yemen, Egypt, Afghanistan, and Bolivia ranked lowest in terms of health system performance. CONCLUSION: Contrary to the assumption that higher health spending guarantees improved performance, the experience of COVID-19 among high-income countries revealed mixed results. Strengthening resilience, investing in public health systems, and ensuring sustainable financial resources are crucial for enhancing health system performance.
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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 | 0,008 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».