Determinants of enrollment of informal sector workers in cooperative based health scheme in Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Providing access to affordable health care for the informal sector remains a considerable challenge for low income countries striving to make progress towards universal health coverage. The objective of the study is to identify the factors shaping the decision to enroll in a cooperative based health scheme for informal workers in Bangladesh and also help to identify the features of informal workers without health schemes and their likelihood of being insured. METHODS: Data were derived from a cross-sectional in-house survey within the catchment area of a cooperative based health scheme in Bangladesh during April-June 2014, covering a total of 784 households (458 members and 326 non-members). Multivariate logistic regression model was used to identify factors associated with cooperative based health scheme and explanatory variables. FINDINGS: This study found that a number of factors were significant determinants of health scheme participation including sex of household head, household composition, occupational category as well as involvement social financial safety net programs. CONCLUSION: Findings from this study can be suggestive for policy-makers interested in scaling up health insurance for informal workers in Bangladesh. Shared funding from this large informal sector can generate new resources for healthcare, which is in line with the healthcare financing strategy of Bangladesh as well as the recommendation of the World Health Organization for developing social health insurance as part of the path to Universal Health Coverage.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».