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Enregistrement W7130328913 · doi:10.14738/bjhmr.113.17102

Building Equitable Healthcare Institutions in Low- and Middle-Income Countries: Lessons from Wealthy Nations

2024· article· W7130328913 sur OpenAlexaff
Ibrahim Jahun, Sonia Udod, Illia Roskoshnyi, Musbahu Sani Kurawa, Abdullahi Mustapha Miko Mohammed

Notice bibliographique

RevueBritish journal of healthcare and medical research · 2024
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careGeneral partnershipDisadvantagedObstacleHealthcare systemHealth equityHealth policyBridging (networking)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Healthcare disparity continues to serve as serious obstacle in addressing health needs among disadvantaged populations across the globe. The member states of the Organization of Economic Co-operation and Development (OECD) have attained universal health coverage (UHC) for the past decades, and therefore, there are lessons Low- and Middle-Income Countries (LMICs) can learn from them and contextualize to their settings to strengthen their health systems and minimize healthcare disparities. We reviewed the health system strengthening (HSS) journey of the OECD member states, identified, discussed, and provided recommendations on key HSS pillars that can be adapted by the ten poorest countries to accelerate their health system strengthening efforts toward minimizing healthcare disparities and improving the quality of life for their citizens. The HSS pillars are expansion in healthcare access, improved healthcare spending, demand for more responsive healthcare, cross country study and experience sharing, and prevention policies to promote better health. In the report we also discussed the interwoven relationship between suboptimal governance, pervasive poverty, and fragile health systems in LMICs and suggested how addressing them will pave way to bridging health disparity in LMICs. The strategies and recommendations discussed in the review are critical to enacting good governance, strengthening health systems, and bridging healthcare disparities in LMICs. Strong political will and commitments by the governments of the LMICs, effective, transparent, and accountable partnership with OECD serve as the prerequisites for the strategies and recommendations provided in this report to yield desired impact.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,006
Communication savante0,0070,011
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,369 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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