Burden of diseases: A micro level analysis for selected districts of Karnataka
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».