The impact of economic growth on health care utilization: a longitudinal study in rural Vietnam
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In many developing countries, including Vietnam, out-of-pocket payment is the principal source of health financing. The economic growth is widening the gap between rich and poor people in many aspects, including health care utilization. While inequities in health between high- and low-income groups have been well investigated, this study aims to investigate how the health care utilization changes when the economic condition is changing at a household level. METHOD: We analysed a panel data of 11,260 households in a rural district of Vietnam. Of the sample, 74.4% having an income increase between 2003 and 2007 were defined as households with economic growth. We used a double-differences propensity score matching technique to compare the changes in health care expenditure as percentage of total expenditure and health care utilization from 2003 to 2005, from 2003 to 2007, and from 2005 to 2007, between households with and without economic growth. RESULTS: Households with economic growth spent less percentage of their expenditure for health care, but used more provincial/central hospitals (higher quality health care services) than households without economic growth. The differences were statistically significant. CONCLUSIONS: The results suggest that households with economic growth are better off also in terms of health services utilization. Efforts for reducing inequalities in health should therefore consider the inequality in income growth over time.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».