Taking account of context: how important are household characteristics in explaining adult health-seeking behaviour? The case of Vietnam
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the factors affecting the utilization of health services is essential for health planners, especially in low income countries where increasing access to and use of health services is one of the main policy goals of government. While much has been written on adult health-seeking behaviour, there is comparatively little known about the influence of the broader context such as the effects of family and community on individual use of health care services in low income countries. Using Vietnam's latest National Household Survey data, this paper empirically assesses the influence of individual- and household-level factors on the use of health care services, while controlling for the unobserved household-level effects. The estimates obtained from a multilevel logistic regression model suggest that the individual's likelihood of seeking treatment is jointly determined by the observed individual- and household-level characteristics as well as unobserved household-level effects. The chance of seeking medical treatment when ill varies strongly with the observed individual- and household-level covariates, including health insurance status, income, the type and severity of illness, the number of other household members with an ailment and the presence of young children in the household. However, the variability implied by the unobservable household-level effects outweighs the variability implied by the observed covariates, indicating a high degree of homogeneity in health-seeking behaviour among the household members. Failure to take account of homogeneity in health-seeking behaviour among the household members leads not only to biased results but also to inefficient policy targeting. Policies aimed at increasing access to and the use of medical services need to be sympathetic to both individuals and households.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».