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Enregistrement W2076265468 · doi:10.5539/gjhs.v7n1p296

Treatment-seeking Behaviour and Social Health Insurance in Africa: the Case of Ghana under the National Health Insurance Scheme

2014· article· en· W2076265468 sur OpenAlexvenueno aff
Ama Pokuaa Fenny, Felix A. Asante, Ulrika Enemark, Kristian Schultz Hansen

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-clésMultinomial logistic regressionBusinessHealth careHealth facilityNational health insuranceHealth insuranceEnvironmental healthHealth policySocial determinants of healthSocioeconomicsEconomic growthHealth servicesMedicineEconomicsPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Health insurance is attracting more and more attention as a means for improving health care utilization and protecting households against impoverishment from out-of-pocket expenditures. Currently about 52 percent of the resources for financing health care services come from out of pocket sources or user fees in Africa. Therefore, Ghana serves as in interesting case study as it has successfully expanded coverage of the National Health Insurance Scheme (NHIS). The study aims to establish the treatment-seeking behaviour of households in Ghana under the NHI policy. The study relies on household data collected from three districts in Ghana covering the 3 ecological zones namely the coastal, forest and savannah.Out of the 1013 who sought care in the previous 4 weeks, 60% were insured and 71% of them sought care from a formal health facility. The results from the multinomial logit estimations show that health insurance and travel time to health facility are significant determinants of health care demand. Overall, compared to the uninsured, the insured are more likely to choose formal health facilities than informal care including self-medication when ill. We discuss the implications of these results as the concept of the NHIS grows widely in Ghana and serves as a good model for other African countries.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,256 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations26
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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