Women’s Membership in Health Insurance and Correlation with Contraception Use in Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND & PURPOSE: One important effort in reducing the Maternal Mortality Rate is integration of Family Planning services into Health Insurance policy. This is giving affordability in health service financing through providing contraceptive accordance with established policy. The purpose of this study is to examine women’s participation in health insurance and correlations to contraception use. MATERIAL & METHODS: The study used the 2012 Indonesian Demographic and Health Survey data-set. Samples were women aged 15 to 49 years, of married status or living together (n=33,465). The dependent variable was contraception used for three categories: Using Long Term Contraceptive, using non-Long Term Contraceptive, and not using any kind of contraception. Data analysis used Chi-square and multinomial logistic regression with complex sample. RESULTS: 10.6% of women were found to have used a Long Term Contraception method. Health insurance membership has correlations to contraceptive use (OR=1.241 and 0.964, p<0.05, CI 95%), with confounder variables of age (p<0.05, OR=1.428 and 0.648), education (p<0.05, OR=1.402 and 1.064), work status (p<0.05, OR=1.151 and 0.966), parity (p<0.05, OR=3.114 and 1.685), perception of ideal number of children (p<0.05, OR=2.057 and 1.682), husband’s education (p<0.05, OR=0.166 and 0.920), husband's work (p<0.05, OR=1.247 and 2.469), and role of media (p<0.05, OR=1.255 and 1.084). CONCLUSION & RECOMMENDATIONS: This study was empirical evidence in Indonesia that health insurance factors have a significant correlation to Long Term Contraceptive use in women. It is recommended for government to maintain and improve policies that integrate Family Planning services into National Health Insurance.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».