Ghana’s National Health Insurance Scheme: a national level investigation of members’ perceptions of service provision
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ghana's National Health Insurance Scheme (NHIS), established into law in 2003 and implemented in 2005 as a 'pro-poor' method of health financing, has made great progress in enrolling members of the general population. While many studies have focused on predictors of enrolment this study offers a novel analysis of NHIS members' perceptions of service provision at the national level. METHODS: Using data from the 2008 Ghana Demographic Health Survey we analyzed the perceptions of service provision as indicated by members enrolled in the NHIS at the time of the survey (n = 3468; m = 1422; f = 2046). Ordinal Logistic Regression was applied to examine the relationship between perceptions of service provision and theoretically relevant socioeconomic and demographic variables. RESULTS: Results demonstrate that wealth, gender and ethnicity all play a role in influencing members' perceptions of NHIS service provision, distinctive from its influence on enrolment. Notably, although wealth predicted enrolment in other studies, our study found that compared to the poorest men and uneducated women, wealthy men and educated women were less likely to perceive their service provision as better/same (more likely to report it was worse). Wealth was not an important factor for women, suggesting that household gender dynamics supersede household wealth status in influencing perceptions. As well, when compared to Akan women, women from all other ethnic groups were about half as likely to perceive the service provision to be better/same. CONCLUSIONS: Findings of this study suggest there is an important difference between originally enrolling in the NHIS because one believes it is potentially beneficial, and using the NHIS and perceiving it to be of benefit. We conclude that understanding the nature of this relationship is essential for Ghana's NHIS to ensure its longevity and meet its pro-poor mandate. As national health insurance systems are a relatively new phenomenon in sub-Saharan Africa little is known about their long term viability; understanding user perceptions of service provision is an important piece of that puzzle.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».