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Enregistrement W2006124462 · doi:10.5539/gjhs.v6n3p82

The National Health Insurance Scheme (NHIS) in the Dormaa Municipality, Ghana: Why Some Residents Remain Uninsured?

2014· article· en· W2006124462 sur OpenAlexvenueno aff
Thompson Amo

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Systems and Reforms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNational health insuranceNational Health Interview SurveyEnvironmental healthHealth insuranceScheme (mathematics)BusinessEconomic growthSocioeconomicsMedicineHealth careEconomicsPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper presents a quantitative investigation on the national health insurance scheme (nhis) in dormaa municipality, Ghana: why some residents remain uninsured? Since its implementation has been a little over a decade now. The aim is to identify the obstacles to enrollment by the public which would enable policy direction to ensure that all residents are registered with the scheme. A descriptive and cross-sectional study was conducted between May and July, 2013. Both purposive and simple random sampling technique were used to select 210 respondents and data obtained through self-administered and face-to-face interviews guided by structured questionnaire. chi square (X2) test of independence was adopted to show the association between socioeconomic and demographic features and membership. Findings from the research suggest that residents' decision to enrol have significant associated with gender, education, number of children, place of residence, employment and income. It was also observed that membership is highly affected by premium level. The discussion of the findings and recommendations offered, if incorporated into the policy guideline of NHIS could maintain and at the same time increase enrollment level which would guarantee quality, accessible and affordable basic health care protection for the good people of Ghana.

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)0,038
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,398
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0380,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,278 · 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.

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

Citations13
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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