Building Equitable Healthcare Institutions in Low- and Middle-Income Countries: Lessons from Wealthy Nations
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,013 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».