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Enregistrement W2911588592 · doi:10.1186/s12962-019-0171-x

Willingness to pay for social health insurance and its determinants among public servants in Mekelle City, Northern Ethiopia: a mixed methods study

2019· article· en· W2911588592 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCost Effectiveness and Resource Allocation · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Systems and Reforms
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesAddis Ababa University
Mots-clésPublic healthHealth economicsHealth administrationHealth services researchMedicineQuality of Life ResearchWillingness to paySocial policyPublic health insurancePublic financeSocial insuranceSocial determinants of healthHealth policyHealth insuranceSocioeconomicsEnvironmental healthEconomic growthHealth careNursingEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Owing to lack of adequate healthcare financing, access to at least the basic health services is still a problem in Ethiopia. With the intention of raising funds and ensuring universal health coverage, a mandatory health insurance scheme has been introduced. The Community Based Health Insurance has been implemented in all regions of the country, while implementation of social health insurance was delayed mainly due to resistance from public servants. This study was, therefore, aimed to assess willingness to pay for social health insurance and its determinant factors among public servants in Mekelle city, Northern Ethiopia. METHODS: A concurrent mixed approach of cross-sectional study design using double bound dichotomous choice contingent valuation method and qualitative focus group discussions was employed. A total 384 public servants were recruited from randomly selected institutions and six focus group discussions (n = 36) were carried out with purposively selected respondents. Participants' mean willingness to pay (WTP) and independent predictors of WTP were identified using an interval data logit model. Qualitative data were analyzed using thematic analysis. RESULTS: From the 384 participants, 381 completed the interview, making a response rate of 99.2%. Among these respondents 85.3% preferred social health insurance and were willing to pay for the scheme. Their estimated mean WTP was 3.6% of their monthly salary. Lack of money to pay (42.6%) was the major stumbling block to enrolling in the scheme. Respondents' WTP was significantly positively associated with their level of income but their WTP decreased with increasing age and educational status. On the other hand, a majority of focus group discussion participants were not willing to pay the 3% premium set by the government unless some preconditions were satisfied. The amount of premium contribution, benefit package and poor quality of health service were the major factors affecting their WTP. CONCLUSION: The majority of the public servants were willing to be part of the social health insurance scheme, with a mean WTP of 3.6% of their monthly salary. This was greater than the premium proposed by the government (3%). This can pave the way to start the scheme but attention should focus on improving the quality of health services.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,587

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,288 · 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