Fairness of Financial Contribution in Iranian Health System: Trend Analysis of National Household Income and Expenditure, 2003-2010
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Social systems are dealing with the challenge of achieving fairness in the distribution of financial burden and protecting the risk of financial loss. The purpose of this paper is to present a trend analysis for the indicators related to fairness in healthcare's financial burden in rural and urban population of Iran during the eight years period of 2003 to 2010. METHODS: We used the information gathered by statistical center of Iran through sampling processes for the household income and expenditures. The indicators of fairness in financial contribution of healthcare were calculated based on the WHO recommended methodology. The indices trend analysis of eight-year period for the rural, urban areas and the country level were computed. RESULTS: This study shows that in Iran the fairness of financial contribution index during the eight-year period has been decreased from 0.841 in 2003 to above 0.827 in 2010 and The percentage of people with catastrophic health expenditures has been increased from 2.3% to above 3.1%. The ratio of total treatment costs to the household overall capacity to pay has been increased from 0.055 to 0.068 and from 0.072 to 0.0818 in urban and rural areas respectively. CONCLUSION: There is a decline in fairness of financial contribution index during the study period. While, a trend stability of the proportion of households who suffered catastrophic health expenditures was found.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».