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Enregistrement W2167612461 · doi:10.1186/1472-6963-12-302

Growing old before growing rich: inequality in health service utilization among the mid-aged and elderly in Gansu and Zhejiang Provinces, China

2012· article· en· W2167612461 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Systems and Reforms
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesFogarty International CenterNational Institute on AgingMinistry of Education of the People's Republic of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésInequalityChinaHealth administrationSocioeconomic statusMedicineHealth careHealth equityInpatient careSocioeconomicsHousehold incomePublic healthEnvironmental healthDemographyGeographyEconomic growthPopulationEconomicsNursingSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: China's recent growth in income has been unequally distributed, resulting in an unusually rapid retreat from relative income equality, which has impacted negatively on health services access. There exists a significant gap between health care utilization in rural and urban areas and inequality in health care access due to differences in socioeconomic status is increasing. We investigate inequality in service utilization among the mid-aged and elderly, with a special attention of health insurance. METHODS: This paper measures the income-related inequality and horizontal inequity in inpatient and outpatient health care utilization among the mid-aged and elderly in two provinces of China. The data for this study come from the pilot survey of the China Health and Retirement Longitudinal Study in Gansu and Zhejiang. Concentration Index (CI) and its decomposition approach were deployed to reflect inequality degree and explore the source of these inequalities. RESULTS: There is a pro-rich inequality in the probability of receiving health service utilization in Gansu (CI outpatient = 0.067; CI inpatient = 0.011) and outpatient for Zhejiang (CI = 0.016), but a pro-poor inequality in inpatient utilization in Zhejiang (CI = -0.090). All the Horizontal Inequity Indices (HI) are positive. Income was the dominant factor in health care utilization for out-patient in Gansu (40.3 percent) and Zhejiang (55.5 percent). The non-need factors' contribution to inequity in Gansu and Zhejiang outpatient care had the same pattern across the two provinces, with the factors evenly split between pro-rich and pro-poor biases. The insurance schemes were strongly pro-rich, except New Cooperative Medical Scheme (NCMS) in Zhejiang. CONCLUSIONS: For the middle-aged and elderly, there is a strong pro-rich inequality of health care utilization in both provinces. Income was the most important factor in outpatient care in both provinces, but access to inpatient care was driven by a mix of income, need and non-need factors that significantly differed across and within the two provinces. These differences were the result of different levels of health care provision, different out-of-pocket expenses for health care and different access to and coverage of health insurance for rural and urban families. To address health care utilization inequality, China will need to reduce the unequal distribution of income and expand the coverage of its health insurance schemes.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,153
Score d'incertitude au seuil0,857

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,265 · 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