Востребованность платных медицинских услуг в Тюменской области
Notice bibliographique
Résumé
The article deals with the peculiarities of the Russian health care system in order to determine the level of the demand of the population for paid medical services. On the basis of the representative data for Sociological Research (the volume of the sample is 3054 people aged 18, residing on the territory of Tyumen region) the relation of the population of Tyumen region to public health services and the satisfaction with the provided services are determined, the level of demand in the emerging market of paid medical services in Tyumen region is assessed, the discriminant model, demonstrating the effect of different factors for the choice of paid and free choice of health care services, is built. The analysis revealed that in Russia as a whole and in Tyumen region in particular, there is underfunded public health system, which is characterized by the deficiency and suboptimal structure of medical personnel. Almost two-thirds of the surveyed population of Tyumen region noted the difficulty of access to a doctor, the presence of large queues. Thus, despite the low level of public satisfaction with medical care, less than a quarter of the population actively uses paid health care services according to the survey. The choice of paid or free health care is influenced by infrastructural factors and social status. In general, people prefer to be treated free of charge, referring to paid medical facilities only when necessary.
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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 | 0,011 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,008 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,056 | 0,082 |
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 ».