Catastrophic healthcare expenditures among Iranian households: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Protecting households against financial risks of healthcare services is one of the main functions of health systems. The purpose of this paper is to provide a pooled estimate of the prevalence of catastrophic healthcare expenditures (CHE) among households in Iran. Design/methodology/approach Both international (PubMed, Scopus and Clarivate Analytics (previously known as the Institute for Scientific Information)) and Iranian (Scientific Information Database, Iranmedex and Magiran) scientific databases were searched for published studies on CHE among Iranian households. The following keywords in Persian and English language were used as keywords for the search: “catastrophic healthcare costs,” “catastrophic health costs,” “impoverishment due to health costs,” “fair financial contribution,” “prevalence,” “frequency” and “Iran” with and without “health system”. The I2-test and χ2-based Q-test suggested heterogeneity in the reported prevalence among the qualified studies; thus, a random-effects model was used to estimate the overall prevalence of CHE among households in Iran. Findings A total of 24 studies with a cumulative sample of 301,097 households were included in the study. The estimated pooled prevalence of CHE among households was 7 percent (95 percent confidence interval: 6–8 percent). Meta-regression analysis indicated that the prevalence of CHE was inversely related to the sample size (p<0.05). The results did not suggest a significant association between the prevalence of CHE and the year of data collection. Originality/value The findings revealed that the prevalence of CHE among Iranian households is significantly higher than 1 percent, which is the goal set out in Iran’s fourth five-year development plan. This warrants further policy interventions to protect households from incurring CHE in Iran.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».