Out-of-pocket expenditure and its determinants in the context of private healthcare sector expansion in sub-Saharan Africa urban cities: evidence from household survey in Ouagadougou, Burkina Faso
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Conventional wisdom suggests that out-of-pocket (OOP) expenditure reduces healthcare utilization. However, little is known about the expenditure borne in urban settings with the current development of the private health sector in sub-Saharan Africa. In an effort to update knowledge on medical expenditure, this study investigated the level and determinants of OOP among individuals reporting illness or injury in Ouagadougou, Burkina Faso and who either self-treated or received healthcare in either a private or public facility. METHODS: A cross-sectional study was conducted with a representative sample of 1017 households (5638 individuals) between August and November 2011. Descriptive statistics and multivariate techniques including generalized estimating equations were used to analyze the data. RESULTS: Among the surveyed sample, 29.6% (n = 1666) persons reported a sickness or injury. Public providers were the single most important providers of care (36.3%), whereas private and informal providers (i.e.: self-treatment, traditional healers) accounted for 29.8 and 34.0%, respectively. Almost universally (96%), households paid directly for care OOP. The average expenditure per episode of illness was 8404XOF (17.4USD) (median 3750XOF (7.8USD). The total expenditure was higher for those receiving care in private facilities compared to public ones [14,613.3XOF (30.3USD) vs. 8544.1XOF (17.7USD); p < 0.001], and the insured patients' bill almost tripled uninsured (p < 0.001). Finally, medication was the most expensive component of expenditure in both public and private facilities with a mean of 8022.1XOF (16.7USD) and 12,270.5 (25.5USD), respectively. CONCLUSION: OOP was the principal payment mechanism of households. A significant difference in OOP was found between public and private provider users. Considering the importance of private healthcare in Burkina Faso, regulatory oversight is necessary. Furthermore, an extensive protection policy to shield households from catastrophic health expenditure is required.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».