Affording what's free and paying for choice: comparing the cost of public and private hospitalizations in urban Kerala
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the cost of public and private hospitalizations in urban Kerala and discuss policy implications of social disparities in the economic burden of hospital care. METHODS: The NSSO survey on health care (1995-1996) for urban Kerala was analysed with regards to expenditure incurred by hospital episodes. Multilevel linear models were built to assess factors associated with levels of health expenditure. FINDINGS: Hospital care involves paying admission fees in 68% of cases of hospitalizations (98% in private and 20% in public sector) in urban Kerala. Poor households and those headed by casual workers show significantly lower levels of health expenditure and a higher proportion of health-related loss of income than other social groups. Although there is significant expenditure in both sectors for these groups, hospitalization on free public wards is associated with lower expenditure than other options. Factors linked with higher expenditure are: duration of stay; hospitalizations on paying public wards and in the private sector; hospitalizations for above poverty line households and hospitalizations for chronic illnesses. Expenditure for services bought from outside the hospital is important in the public sector. CONCLUSION: Hospitalization incurs significant expenditure in urban Kerala. Greater availability of free medical services in the public sector and financial protection against the cost of hospitalization are warranted.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».