Making Sehat Sahulat Programme Sustainable
Notice bibliographique
Résumé
AbstractToday, millions of people in low-income countries lack access to health services due to accessibility and affordability issues. Health financing refers to the “function of a health system concerned with mobilizing and allocating money to cover health needs. There are various healthcare financing models around the globe; the two broader ones are;The supply-side models provide free-of-cost health services in public hospitals, i.e., Canada, Taiwan, South Korea, etc.The demand-driven models encourage citizens to purchase health insurance, the government only partly finances the premium for marginalized segments, i.e., USA, UK, and many others.The Sustainability Issues of Sehat Sahulat Program (SSP)Pakistan has a mixed health financing system where the private sector dominates. Before the SSP’s emergence, the country faced a twofold burden: only 0.6% of the health budget as percentage of GDP, and more than two-thirds of the financing by households themselves.The federal government took a major initiative in 2015 by launching the Sehat Sahulat Program (SSP) in a few districts (excluding the KP province) to provide free in-door health services to poor and vulnerable segments having poverty scores up to 32.5 in the BISP database. At the same time, the Khyber Pakhtunkhwa (KP) government independently started it in four districts. Until 2020, the program served only marginalized segments by using the BISP data. However, the KP government declared it universal in 2020, and the same approach was followed by the federal government in 2021. There are settled package rates against each sickness; however, the federal and KP vary over premium rates and treatment packages.There are five stakeholders to run the program; the primary stakeholder is the State Life Insurance Company (SLIC), which is responsible for all operational activities, including; onboard empanel hospitals, providing free-of-cost in-door health services, and addressing all service-related grievances. So far the program has enrolled 43 million families by covering 190 million population of country. More than 14.6 million individuals have used in-door health facility in empanel hospitals (till November 2023).
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 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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,058 | 0,008 |
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 ».