Willingness to pay for the social health insurance in Iran
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The substantial level of out-of-pocket expenditure for health care by the population causes policy makers to draw particular attention to the proposal of a social health insurance for uninsured members of the community. Hence, it is essential to gather reliable information about the amount of Willingness To Pay (WTP) for health insurance. We assessed the WTP for health insurance in Iran in order to suggest an affordable social health insurance. METHODS: The study sample included 300 household heads in all Iranian provinces. The double bounded dichotomous choice approach was used to elicit the WTP. RESULTS: The average WTP for social health insurance per person per month was 137 000 Rial (5.5 $US). Household heads with higher levels of education, income and those who worked had more WTP for the health insurance. Besides, the WTP increased in direct proportion to the number of insured members of each household and in inverse proportion to the family size. CONCLUSIONS: From a policy point of view, the WTP value can be used as a premium in a society. An important finding of this study is that although households' Willingness To Pay is not more than the total insurance premium, households are willing to pay more than the premium they ought to pay for health insurance coverage. That is, total insurance premium is 150 000 Rials and households ought to pay approximately half of this sum. This can afford policy makers the ideal opportunity to provide good insurance coverage for medical services according to the need of society.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».