Towards Realizing the Human Right to Health Care for Rwandan Rural Communities through Community-Based Health Insurance (CBHI): The Case of Gisagara District
Notice bibliographique
Résumé
This study is about the contribution of Community-Based Health Insurance Schemes (CBHI) to realizing the human right to health care in Rwanda. Through the example of Gisagara District, the study explores experiences of rural community households with the CBHI scheme in Rwanda. The study uses a mix of qualitative and quantitative approaches, drawing on interviews with twenty rural households, and a number of interviews with officials and health workers from the District and Ministry of Health. The key findings of this study were that the rate of enrolment is high, and this has helped many rural Rwandans access health care. However the study also found a challenge of sustainability, since around a quarter of rural households were found not to be enrolled, due to their limited financial means. One finding was that the local communities contribute over 65 per cent of all contributions, and donors and government only 35 per cent. For most rural people, although the CBHI system is compulsory, they support it. This includes those who cannot pay because they lack means; this suggests that CBHI seems to be genuinely viewed by those in rural areas as being of importance for their own access to health care. Another finding was that there was a strong political will on the part of government, aimed at improving the existing system. Some modest recommendations at the end of the study seek to improve levels of access in rural communities like Gisagara and elsewhere in Rwanda.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».