Muovaako Valtiojärjestelmät tyytyväisyyttä alueelliseen terveydenhuoltoon? : Kandidaatintutkielma Suomen ja Kanadan asukkaiden tyytyväisyydestä terveyspalveluita kohtaan
Bibliographic record
Abstract
Tässä kandidaatin tutkielmassa vertaillaan suomalaisten ja kanadalaisten tyytyväisyyttä oman maansa terveyspalveluita kohtaan. Sekä suomalaiset, että kanadalaiset uskovat vahvasti terveydenhuollon universaaliuteen. Kuitenkin maissa on erilaiset valtiojärjestelmät, mikä mahdollistaa vertailun sen suhteen minkälaisia eroja ne tuottavat terveyspalveluihin. Aiemmat tutkimukset osoittavat, että federalismi synnyttää enemmän vaihtelua julkisissa palveluissa järjestelmän sisällä verrattuna yhtenäisvaltioon. Tarkoituksena onkin vertailla molempien maiden kokonaistyytyväisyyden lisäksi alueellisia eroja maiden välillä. Tämä tarkoittaa Suomen kontekstissa hyvinvointialueita ja Kanadan kontekstissa provinsseja. Tutkielman analyysivaihe on jaoteltu kaksiosaisesti. Sen tarkoituksena on kartoittaa eroja tyytyväisyydessä terveydenhuoltoon isojen asumiskeskittymien ja haja-asutusalueiden välillä. Ensimmäisessä osassa vertaillaan Suomea ja Kanadaa, ja erityisesti tarkastellaan tyytyväisyyttä terveydenhuoltoon eri alueilla. Suomen osalta käytetään THL:n Terve Suomi raporttia vuodelta 2024. Kanadan osalta taas aineistona toimii Ipsoksen ja Montreal Economic Instituten tuottama raportti terveydenhuollon tilasta vuonna 2024. Toisessa vaiheessa Suomen osalta tehdään vielä erikseen syvempi sosiodemografinen analyysi Valtioneuvoston tuottaman kansalaispulssi 2/24-aineistosta. Aineistoon sovelletaan kvantitatiivisista menetelmistä ristiintaulukointia ja logistista regressioanalyysia. Sosiodemografisina muuttujina toimivavat sukupuoli, tulotaso ja asuinpaikka, joiden avulla selvitetään mitkä tekijät vaikuttavat terveydenhuollon luotettavuuteen Suomen kontekstissa. Kaksiosainen analyysi osoittaa, että suomalaiset ovat keskimäärin tyytyväisempiä terveydenhuoltoon kanadalaisiin verrattuna, kun huomioidaan koko maan tulokset. Alueelliselta näkökulmalta tarkasteltuna taas Suomessa hyvinvointialueiden välinen tyytyväisyyden vaihtelu on huomattavasti maltillisempaa kuin Kanadan provinssien välillä. Jälkimmäinen analyysi osoittaa myös Suomen osalta, että alueellisuus vaikuttaa sosiodemografista muuttujista vähiten tyytyväisyyteen terveydenhuoltoa kohtaan, kun mukana on tulotaso ja sukupuoli. Suomen kontekstissa voidaan siis sanoa, että asuinpaikka ei ole yhteydessä siihen, kuinka tyytyväisiä terveydenhuoltoon ollaan.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".