Measuring financial protection against catastrophic health expenditures: methodological challenges for global monitoring
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Monitoring financial protection against catastrophic health expenditures is important to understand how health financing arrangements in a country protect its population against high costs associated with accessing health services. While catastrophic health expenditures are generally defined to be when household expenditures for health exceed a given threshold of household resources, there is no gold standard with several methods applied to define the threshold and household resources. These different approaches to constructing the indicator might give different pictures of a country's progress towards financial protection. In order for monitoring to effectively provide policy insight, it is critical to understand the sensitivity of measurement to these choices. METHODS: This paper examines the impact of varying two methodological choices by analysing household expenditure data from a sample of 47 countries. We assess sensitivity of cross-country comparisons to a range of thresholds by testing for restricted dominance. We further assess sensitivity of comparisons to different methods for defining household resources (i.e. total expenditure, non-food expenditure and non-subsistence expenditure) by conducting correlation tests of country rankings. RESULTS: We found country rankings are robust to the choice of threshold in a tenth to a quarter of comparisons within the 5-85% threshold range and this increases to half of comparisons if the threshold is restricted to 5-40%, following those commonly used in the literature. Furthermore, correlations of country rankings using different methods to define household resources were moderate to high; thus, this choice makes less difference from a measurement perspective than from an ethical perspective as different definitions of available household resources reflect varying concerns for equity. CONCLUSIONS: Interpreting comparisons from global monitoring based on a single threshold should be done with caution as these may not provide reliable insight into relative country progress. We therefore recommend financial protection against catastrophic health expenditures be measured across a range of thresholds using a catastrophic incidence curve as shown in this paper. We further recommend evaluating financial protection in relation to a country's health financing system arrangements in order to better understand the extent of protection and better inform future policy changes.
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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 | 0,314 | 0,537 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».