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Enregistrement W2274263836 · doi:10.5539/gjhs.v8n10p233

Assessing the Distribution of Household Financial Contribution to Health System: A Case Study of Iran

2016· article· en· W2274263836 sur OpenAlexvenueno aff
Amir Abbas Fazaeli, Mohmmad Hadian, Aziz Rezapour

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Systems and Reforms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesIran University of Medical Sciences
Mots-clésPovertyIndex (typography)PaymentDistribution (mathematics)Demographic economicsHealth careEconomicsMedical expensesBusinessEconomic growthFinanceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Throughout the world, financing the healthcare system through households' financial contribution is a challenging issue in evaluating performance of healthcare systems. The purpose of this paper is illustrating the consequences of Iranian household to health system financial contribution in terms of burden and incomes approaches. METHOD: The Data derived from an annual survey by Statistics Center of Iran (SCI) on expenditure-income of 36,551 households in 2012 was used to analyze countrywide distribution indicators of households' medical expenses by measuring indices of Income and burden approaches based on World Health Organization (WHO) and World Bank recommended methodologies. RESULTS: The fairness in financial contribution index was 0.85 and 0.82, and the income redistributive effect index was 0.54 and 0.3 in urban and rural areas, respectively. The fairness in financial contribution index was found 0.84 and 0.83 and the income redistributive effect index was 0.48 and 0.25 for households with and without medical insurance, respectively.The percentages of household with catastrophic health payments were 2.4% and 4% and the change in the number of household falling below the poverty line due to health system payments was 0.4% and 2% in urban and rural areas, respectively. The percentages of household with catastrophic health payments were 2.8% and 3% and the change in the number of household falling below the poverty line due to health system payments was 0.008 and 0.011 for households with and without medical insurance, respectively. CONCLUSION: Distribution indicators of medical expenses were more favorable in urban areas compared to rural areas and Medical insurance has declined impoverishment risks and number of people suffered due to catastrophic health expenditure. In addition, the result showed that there are different approaches for analyzing the distribution of out of pocket payments which used to complement each other in respect of formulation and development policy making in health system.

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 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)0,010
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 enseignants0,142
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,269 · 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 tête enseignante, 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

Citations7
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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