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Enregistrement W2107330413

Towards Realizing the Human Right to Health Care for Rwandan Rural Communities through Community-Based Health Insurance (CBHI): The Case of Gisagara District

2014· article· en· W2107330413 sur OpenAlexaboutno aff
Gregoire Sibomana

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Systems and Reforms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)Economic growthQuarter (Canadian coin)Health careRural healthChristian ministryPoliticsBusinessRural areaSocioeconomicsPolitical scienceGeographySociologyEconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0140,007
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,245 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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