Revisiting out-of-pocket requirements: trends in spending, financial access barriers, and policy in ten high-income countries
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Countries rely on out-of-pocket (OOP) spending to different degrees and employ varying techniques. The article examines trends in OOP spending in ten high-income countries since 2000, and analyzes their relationship to self-assessed barriers to accessing health care services. The countries are Australia, Canada, France, Germany, the Netherlands, New Zealand, Norway, Sweden, Switzerland, the United Kingdom, and the United States. METHODS: Data from three sources are employed: OECD statistics, the Commonwealth Fund survey of individuals in each of ten countries, and country-specific documents on health care policies. Based on trends in OOP spending, we divide the ten countries into three groups and analyze both trends and access barriers accordingly. As part of this effort, we propose a conceptual model for understanding the key components of OOP spending. RESULTS: There is a great deal of variation in aggregate OOP spending per capita spending but there has been convergence over time, with the lowest-spending countries continuing to show growth and the highest spending countries showing stability. Both the level of aggregate OOP spending and changes in spending affect perceived access barriers, although there is not a perfect correspondence between the two. CONCLUSIONS: There is a need for better understanding the root causes of OOP spending. This will require data collection that is broken down into OOP resulting from cost sharing and OOP resulting from direct payments (due to underinsurance and lacking benefits). Moreover, data should be disaggregated by consumer groups (e.g. income-level or health status). Only then can we better link the data to specific policies and suggest effective solutions to policy makers.
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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 | 0,008 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle