Transforming Health in Developing Nations: Paving the Way for an Integrated Health System
Notice bibliographique
Résumé
Preenan Pillay,1,2 Grace Nkechinyere Ijoma,1 Monde Ntwasa,1 Jack Moodley3 1College of Agricultural and Environmental Sciences, University of South Africa, Roodepoort, Gauteng, South Africa; 2Insight, Waterfall City, Gauteng, South Africa; 3Women’s Health and HIV Research Group, Nelson R Mandela School of Medicine, School of Laboratory Medicine and Medical Sciences, University of Kwazulu-Natal, Durban, South AfricaCorrespondence: Preenan Pillay, Email ppillay01@gmail.comAbstract: The World Health Organization (WHO) recognizes the importance of Integrated Health Systems (IHS) in translating health information and its determinants into tangible outcomes. However, effective implementation of an IHS has not been realized due to the lack of a structured Health Information System (HIS) for centralized data analytics and accessibility. This is further exacerbated in developing nations because of the complex interplay between limited resources, inadequate infrastructure, and high disease burden. Therefore, the perspectives presented provide an enhanced engine in the form of a structured HIS to propel the IHS, such that the health system is driven by efficient health data management and analytics. The transformational IHS presented considers resource limitations within the context of the factors influencing political, structural, and economic reforms. This provides an adaptive and progressive approach to address multifaceted health challenges in developing nations. Importantly, the IHS framework presented provides a health system paradigm shift that integrates health practices and their determinants within an artificially intelligent-enabled data-driven architecture to achieve structured and seamless universal health coverage.Keywords: integrated health system, health information system, digitalization, health artificial intelligence, Enterprise Systems
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».