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Enregistrement W1874748146 · doi:10.1177/004908570803800202

Burden of diseases: A micro level analysis for selected districts of Karnataka

2008· article· en· W1874748146 sur OpenAlexaboutno aff
Vinod B. Annigeri, S. N. Nayanatara

Notice bibliographique

RevueSocial Change · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Systems and Reforms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionEmpirical researchKannadaHealth careRanking (information retrieval)PopulationPublic healthBusinessEnvironmental healthPublic economicsMedicineEconomicsEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a methodology for estimating the burden of diseases in monetary terms instead of a demographic indicator. The purpose was to ascertain the financial burden arising out of various categories of morbidity in the community. The disease-wise burden would act as a pointer for the policy maker to assign priority while allocating resources to different programmes within the health sector budget. The empirical study was carried out by CMDR, Dharwad under the sponsorship of IDRC, Canada, in four selected districts, viz. Belgaum, Bijapur, Dharwad and Dakshina Kannada of Karnataka with a sample size of 2039 households and 1156 patients. High share of unavoidable components of direct costs, viz. expenditure on medicines and doctors’ fees, makes morbidity all the more burdensome particularly for the poor people. Such results highlight the need for a specific policy about drug prices, charges for doctors’ services, discriminating pricing, etc. The study highlights that the nature of interventions about different permutations and combinations of preventive, promotive and curative care, or about the institutions of health care delivery (liberal, private, public, mix, on payment or free, etc), have to be consistent with the resource costs, incidence pattern of morbidity, socio-economic background of the morbid population and such other factors. Exercises of ranking of diseases according to total resource costs would aid adoption of an “eclectic cost-effectiveness approach”. Though the precision of the estimates from any empirical study may not be beyond dispute, the issues raised and new directions in thinking suggested, from the empirical study, deserve a serious consideration. The modest attempts made in this study to estimate resource costs should also be considered in that spirit, as issues of policy relevance in the health sector are raised from the present exercise.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,196
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,093 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2008
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Résumé présentoui

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