Notice bibliographique
Résumé
This paper documents the quality of medical advice in low-income countries. Our evidence on health care quality in low-income countries is drawn primarily from studies in four countries: Tanzania, India, Indonesia, and Paraguay. We provide an overview of recent work that uses two broad approaches: medical vignettes (in which medical providers are presented with hypothetical cases and their responses are compared to a checklist of essential procedures) and direct observation of the doctor--patient interaction These two approaches have proved quite informative. For example, doctors in Tanzania complete less than a quarter of the essential checklist for patients with classic symptoms of malaria, a disease that kills 63,000-96,000 Tanzanians each year. A public-sector doctor in India asks one (and only one) question in the average interaction: "What's wrong with you?" We present systematic evidence in this paper to show that these isolated facts represent common patterns. We find that the quality of care in low-income countries as measured by what doctors know is very low, and that the problem of low competence is compounded due to low effort--doctors provide lower standards of care for their patients than they know how to provide. We discuss how the properties and correlates of measures based on vignettes and observation may be used to evaluate policy changes. Finally, we outline the agenda in terms of further research and measurement.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,014 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».