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Enregistrement W2782073483 · doi:10.1186/s12939-017-0710-z

Social health insurance contributes to universal coverage in South Africa, but generates inequities: survey among members of a government employee insurance scheme

2018· article· en· W2782073483 sur OpenAlexfundno aff
Jane Goudge, Olufunke Alaba, Veloshnee Govender, Bronwyn Harris, Nonhlanhla Nxumalo, Matthew Chersich

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Equity in Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Systems and Reforms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSixth Framework ProgrammeEuropean CommissionInternational Development Research Centre
Mots-clésSocial policyGovernment (linguistics)Health services researchPublic healthHealth policyHealth insuranceBusinessScheme (mathematics)Economic growthPolitical scienceHealth careEconomicsMedicineNursingLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Many low- and middle-income countries are reforming their health financing mechanisms as part of broader strategies to achieve universal health coverage (UHC). Voluntary social health insurance, despite evidence of resulting inequities, is attractive to policy makers as it generates additional funds for health, and provides access to a greater range of benefits for the formally employed. The South African government introduced a voluntary health insurance scheme (GEMS) for government employees in 2005 with the aim of improving access to care and extending health coverage. In this paper we ask whether the new scheme has assisted in efforts to move towards UHC. METHODS: Using a cross-sectional survey across four of South Africa's nine provinces, we interviewed 1329 government employees, from the education and health sectors. Data were collected on socio-demographics, insurance coverage, health status and utilisation of health care. Multivariate logistic regression was used to determine if service utilisation was associated with insurance status. RESULTS: A quarter of respondents remained uninsured, even higher among 20-29 year olds (46%) and lower-skilled employees (58%). In multivariate analysis, the odds of an outpatient visit and hospital admission for the uninsured was 0.3 fold that of the insured. Cross-subsidisation within the scheme has provided lower-paid civil servants with improved access to outpatient care at private facilities and chronic medication, where their outpatient (0.54 visits/month) and inpatient utilisation (10.1%/year) approximates that of the overall population (29.4/month and 12.2% respectively). The scheme, however, generated inequities in utilisation among its members due to its differential benefit packages, with, for example, those with the most benefits having 1.0 outpatient visits/month compared to 0.6/month with lowest benefits. CONCLUSIONS: By introducing the scheme, the government chose to prioritise access to private sector care for government employees, over improving the availability and quality of public sector services available to all. Government has recently regained its focus on achieving UHC through the public system, but is unlikely to discontinue GEMS, which is now firmly established. The inequities generated by the scheme have thus been institutionalised within the country's financing system, and warrant attention. Raising scheme uptake and reducing differentials between benefit packages will ameliorate inequities within civil servants, but not across the country as a whole.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,100

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,252 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations84
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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