Verbraucherprobleme bei Gesundheitsdiensten in Drittweltländern
Zusammenfassung Der Aufsatz befaßt sich mit Problemen von Gesundheitsdiensten für arme Konsumenten von Drittweltländern. Die gesundheitliche Versorgung der Bevölkerung ist dort nach Vorbildern von Industrieländern eingerrichtet worden. Sie kommt den Bedürfnissen der wohlhabenden Oberschicht entgegen, die die Regierungspolitik kontrollieren. Die dieserart angebotenen Gesundheitsdienstleistungen sind jedoch für die Armen unerreichbar und unerschwinglich. Es zeichnen sich erhebliche Unterschiede in den Gesundheitsindikatoren zwischen den wohlhabenden und den armen Verbrauchern in Ländern der Dritten Welt ab. Um wirklich die Armen gesundheitlich zu versorgen, müßte eine Umverteilung der Resourcen weg von Hochtechnologie und stationärer Behandlung und hin zu präventiven und unterstützend-helfenden Maßnahmen erfolgen. Es wird oft behauptet, daß Länder mit geringem Volkseinkommen den Gesundheitsstand ihrer Bevölkerung nicht wesentlich verbessern können, bevor sie nicht erst ihre Produktivität steigern. Beweismaterial von Drittweltländern zeigt jedoch an, daß erkennbare Verbesserungen des Gesundheitszustandes der Armen in Ländern mit geringem Volkseinkommen möglich sind, wenn der politische Wille besteht, fortschrittliche Politiken in Gesundheitsdientsen und einigen verwandten Nichtgesundheitssektoren umzusetzen. Zu letzteren gehören Bodenreform und Erziehung, vor allem für Frauen.
Kumariah Balasubramaniam is pharmaceutical advisor to IOCU (International Organization of Consumers Unions), P.O. Box 1045, 10830 Penang, Malaysia. 相似文献
Revolutionary developments in the field of big data analytics and machine learning algorithms have transformed the business strategies of industries such as banking, financial services, asset management, and e-commerce. The most common problems these firms face while utilizing data is the presence of missing values in the dataset. The objective of this study is to impute fundamental data that is missing in financial statements. The study uses ‘Multiple Imputation by Chained Equations’ (MICE) framework by utilizing the interdependency among the variables that wholly comply with accounting rules. The proposed framework has two stages. The initial imputation is based on predictive mean matching in the first stage and resolving financial constraints in the second stage. The MICE framework allows us to incorporate accounting constraints in the imputation process. The performance tests conducted on the imputed dataset indicate that the imputed values for the 177 line items are good and in line with the expectations of subject matter experts.
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