Does use of tobacco or alcohol contribute to impoverishment from hospitalization costs in India?
Notice bibliographique
Résumé
The study investigates the association between tobacco and alcohol use, and the potential risk of impoverishment from borrowing and distress selling of assets for meeting costs of hospitalization in India. Data from the fifty-second round of the National Sample Survey, a representative survey of 120,942 households across India, were used to investigate the likelihood and the levels of borrowing and distress selling of assets to cover hospitalization expenditures among regular users of tobacco and/or alcohol, non-users from households where there was use, and non-users from households with no use. The data were analyzed by bivariate comparisons and multivariate logistic and ordinary least square regression. The study found a higher risk of borrowing/distress selling during hospitalization for individuals who use tobacco (OR 1.35, p<0.05), who were non-users but belong to households that use tobacco (OR 1.38, p<0.05), and non-users from households that use both tobacco and alcohol (OR 1.51, p<0.05), even after controlling for socio-economic and demographic factors. The same groups also met a higher percentage of hospitalization expenditures through borrowing/distress selling of assets. The adjusted population-attributable risk proportion of borrowing/distress selling to meet hospital expenditures for tobacco and alcohol use was 16%. The study suggests that there is an association between use of tobacco and alcohol, and impoverishment through borrowing and distress selling of assets due to costs of hospitalization. While reduction of poverty is the overarching goal of developing countries and multilateral development organizations, very little is mentioned about control of tobacco and alcohol in the framework of development. It might be necessary to include strategies for control of tobacco and alcohol in the larger framework of poverty reduction.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».