India Strive to Provide Universal Health Coverage
Notice bibliographique
Résumé
<p style="text-align: justify;"><strong>Background:</strong> Universal health coverage is the reflection of the political commitment of countries towards health. This paper reviews the functioning and progress of India compared to World towards universal health coverage and identifies the bottlenecks. <strong>Methods:</strong> We searched the following electronic databases: PUBMED, BMJ, LANCET, WHO Website, Unicef Website and Google Scholar for studies related to universal health coverage. All databases were searched form inception. In addition, we checked reference lists of reviews and retrieved articles for additional studies. From the searches, we reviewed the title and abstract of each paper and retrieved potentially relevant references. <strong>Results:</strong> The poor universal health coverage was observed in Africa, Asia, and Middle East. Among south Asian countries, Bangladesh had 0.4%, India 5.7%, Nepal 0.1%, Pakistan 0%, and Sri Lanka 0.1% universal health coverage respectively. The countries like Canada, Tunisia, Egypt, Libya, Korea, Thailand, Japan, Turkey and Yemen enabled success in the path towards UHC. India have one of the highest proportions of household out-of pocket expenditures on health in the world, estimated at 71.1% in 2008–09. Any form of social or voluntary health insurance covers merely 10% of the Indian population. Community-based health insurance schemes for less than 1% of the population. <strong>Conclusion:</strong> Major challenges to achieve universal health coverage in developing countries are the limited resources. The only way to reduce dependence on direct payments is for governments to encourage payments made in advance of an illness. <strong>Key words:</strong> Universal, Health, Care, Scheme, Program, Coverage.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».