Financial hardship in settling medical bills among households in a Semi-Urban Community in Northwest Nigeria.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An equitable health care system that responds to the needs of its people is important to break the cycle of poverty and ill-health. However, rising health care cost, and the preponderance of user fees to finance health care have often limited access to needed health services. STUDY DESIGN: A cross-sectional descriptive study design was employed, using a pretested, semi-structured, interviewer-administered questionnaire. RESULTS: The study was carried out among 188 respondents. Majority (88.2%) of the respondents were within the age-group 20-49 years, about two-thirds 63.8% were married and about half (42.8%) had family size between 5 and 9. The study revealed that about a quarter (26.1%) experienced hardship in settling their medical bills. While one-third (31.1%) had to sell their assets, about half (45.2%) had to secure loan while 16.6% had to resort to begging because of hardship encountered in settling the medical bills. Furthermore, of those who sold theirs asset; 46.2% sold their farmlands, 38.5% sold a piece of land, while 16.3% sold their vehicles. CONCLUSION: This study has revealed that inhabitants of Samaru community experience hardship in settling their medical bills. Consequently, innovative strategies like deferment of payment and fee exemption, enrolling into community-based health insurance schemes as well as voluntary contributory health insurance schemes etc need to be considered, in order to alleviate the hardship in settling the medical bills.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».