简介：近日，习总书记在中央全面深化改革领导小组的会议上指出，要把教育和公立医院改革成功与否摆在全面深化改革的关键地位，这是一个社会经济建设全面推进的一项重要举措。这次会议再次强调“公立医院是我国医疗服务体系的主体”，这既是顺应民心的政府责任，也是为今后公立医院改革确定了基调：始终要坚持把“公平可及、群众受益”作为改革出发点和立足点。

简介：

简介：摘要医疗保障制度作为政府公共管理的最基本制度，作为现代社会保障制度中敏感而重要的世界性难题，成为各国不断探索、努力改善的核心领域。中国作为拥有13亿人口的大国，区域发展极不平衡，探索建立全民基本医疗保障制度更是难上加难。在计划经济时代，中国曾建立起世界上最成功的低水平、低成本医保制度体系，用占GDP3%的投入，实现了社会所有成员享有基本医疗卫生服务的目标，成为发展中国家的典范；在市场经济条件，中国医保制度又走在各项社保制度前列，率先探索制度选择和运行模式，推进国家基本制度建设不断调整、完善。

简介：

简介：摘要：[研究目的] 对广东省护理人力资源配置公平性进行分析。[研究方法] 文章综合运用基尼系数、泰尔指数和护理资源密度指数等相关指标，从人口、地理、经济三个方面，测量护理人力资源配置的公平性，并分析不公平来源。[研究结果] (1) 广东省各地市护理人力配置存在区域性差异；(2) 经济实力对各地级市护理人力资源配置公平性差异影响显著。[研究结论] 政府必须改变传统单一“人向型”的护理人力配置模式，提高护理人力资源地理覆盖率。

简介：摘要：卫生人力资源的合理配置是实现医疗卫生服务公平性与可及性的关键要素。在现代社会，健康被视为基本人权，而卫生人力资源则是保障民众健康的核心力量。从宏观角度看，不同地区、不同人群对医疗卫生服务有着不同程度的需求。在一些偏远地区，卫生人力资源匮乏，导致当地居民难以获得及时有效的医疗服务；而在城市地区，资源相对集中，但也存在分配不均衡的现象。这种配置的不公平不仅影响个体的健康权益，还可能加剧地区间健康水平的差异，进而影响整个社会的稳定与发展。深入研究卫生人力资源配置公平性及其影响因素具有重要的现实意义。

简介：目的对天津市2010—2013年卫生资源配置公平性进行评价,为天津市卫生资源规划提供参考依据。方法运用基尼系数,从户籍人口、常住人口、地理面积分布对天津市卫生资源配置进行公平性分析。结果2010—2013年天津市卫生资源配置公平性：按户籍人口分布基尼系数在0.2-0.4之间,按常住人口分布基尼系数在0.2-0.5之间,按地理面积分布基尼系数在0.6~0.8之间。结论户籍人口分布公平性较好,地理面积分布公平性较差,护士分布公平性较差,卫生资源基尼系数呈缓慢下降趋势。

简介：摘要运用基尼系数评价中国专业公共卫生机构人员配置公平性。研究发现,中国专业公共卫生机构人员按人口分布的公平性较好,按地理分布的公平性较差,部分专业公共卫生机构人员配置公平性变差。建议政府应当继续加大对西部地区的公共卫生投入,重视专业公共卫生机构人员按地理分布的公平性,制定优惠政策,鼓励高校医学生去经济落后地区工作。

简介：目的分析珠海市、佛山市、肇庆市基本医疗保险基金的公平性。方法通过2013—2015年筹资水平和卫生服务利用水平两个指标,运用泰尔指数进行分析比较。结果三市的筹资水平和卫生服务利用水平都具有较好的公平性,但存在着地方性的差异。珠海市的较为平稳,佛山市略有波动,肇庆市提升较快。结论为了进一步提高公平性,必须打破职工医保和居民医保界限,实现城乡居民基本医疗保险的一体化;必须加强基本医疗保险基金收支预算管理,提高统筹基金利用效率;必须增强政府的主导作用,提升医疗保险制度本身的公平性。

简介：目的通过分析2010—2014年江苏省卫生资源配置公平性,为卫生资源配置的优化提供参考依据。方法利用集中指数和泰尔指数相结合的方法对江苏省卫生资源配置公平性进行分析。结果2010—2014年,江苏省各卫生资源的集中指数介于-0.1529~0.0774,各卫生资源的总泰尔指数介于0.0016~0.0203。结论江苏省卫生资源配置较公平;卫生资源配置呈改善状态;卫生资源配置地区间、地区内差异明显。

简介：[摘要] 目的 通过分析2020年四川省三类地区基层医疗卫生机构卫生资源配置现状及地理公平性，探索其卫生资源配置存在的问题，为各省合理配置卫生资源提供依据。方法 采用比较分析法和泰尔指数来分析基层医疗卫生机构卫生资源的现状及地理公平性。结果 每平方公里基层医疗卫生机构各类卫生资源拥有量一类地区大于二类地区大于三类地区，各类卫生资源的泰尔指数除机构数外均大于0.6，其区域间泰尔指数的贡献率均大于50%。结论 四川省基层医疗卫生机构各类卫生资源按地理面积配置的公平性均超过警戒值，其不公平性主要是由于区域间的不公平引起，各地区之间经济水平差异是影响卫生资源配置地理公平性的关键因素。