Critical evaluation of two approaches to achieve universal health coverage in India
Notice bibliographique
Résumé
The WHO report on the path to Universal Health Coverage (UHC) emphasizes that every person should receive the necessary healthcare without enduring financial hardship at the time of getting care. United Nations’ Sustainable Development agenda incorporates one goal (Goal 3) that is related to health and well-being of the population and one of the specific targets of the goal is to improve financial risk protection through the achievement of universal health coverage. More than 100 countries in the world have either started their reforms towards UHC or have already achieved it and India is one of the countries trying to achieve UHC. Out of the 1.324 billion people in India, only 11% of the population has any form of health insurance coverage. Around, 42% of India’s population is Below Poverty Line (BPL). Rashtriya Swasthya Bima Yojana is a health insurance program started in 2007 that provides a wide range of healthcare services for BPL families. Rajiv Aarogyasri Community Health Insurance is a state health insurance program started in Andhra Pradesh as one of the first programs in India to provide health insurance to poor people. In India, 39 million people are being impoverished due to OOP health expenditures each year, and a quarter of these expenditures are contributed by hospitalization Out-of-pocket expenditures even after the financial protection provided by a number of health insurance programs. This review will critically evaluate the two health insurance approaches which aim to achieve UHC in India by providing health protection to the indigent.
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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 | 0,016 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».